[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于網(wǎng)絡(luò)中心性的腦功能磁共振圖像分類(lèi)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201210262108.9
• 申請(qǐng)日: 2012-07-26
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN102855491A
• 公開(kāi)（公告）日: 2013-01-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 田捷;劉振宇;白麗君
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所
• 主分類(lèi)號(hào): G06K9/62
• 分類(lèi)號(hào): G06K9/62
• 代理公司: 中科專(zhuān)利商標(biāo)代理有限責(zé)任公司 11021
• 代理人: 任巖

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于網(wǎng)絡(luò)中心性的腦功能磁共振圖像分類(lèi)方法。

背景技術(shù)

功能磁共振成像(functional?Magnetic?Resonance?Imaging，fMRI)以其高時(shí)空分辨率，非侵入式等特點(diǎn)在神經(jīng)疾病診斷治療方面得到了廣泛應(yīng)用。fMRI一般指基于血氧水平依賴(lài)(blood?oxygen?level-dependent，BOLD)的磁共振成像，它通過(guò)測(cè)量由神經(jīng)活動(dòng)引起的腦血流和腦血氧等成分變化而造成的磁共振信號(hào)變化來(lái)反映腦活動(dòng)。腦是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，在受到刺激條件或經(jīng)歷病變時(shí)腦的磁共振圖像會(huì)發(fā)生相應(yīng)的變化。利用圖像分類(lèi)方法，計(jì)算腦功能磁共振圖像具有某種屬性的可能性大小，或者自動(dòng)判別圖像的類(lèi)別屬性，是計(jì)算機(jī)輔助分析的一個(gè)重要應(yīng)用。

傳統(tǒng)的功能磁共振圖像分類(lèi)方法主要有感興趣區(qū)域(ROI)方式和體素(voxel)方式兩種分類(lèi)方法。感興趣區(qū)域方式的分類(lèi)方法依據(jù)目標(biāo)結(jié)構(gòu)的先驗(yàn)知識(shí)，將樣本和目標(biāo)分割成多個(gè)目標(biāo)區(qū)域，并據(jù)此對(duì)目標(biāo)進(jìn)行分類(lèi)；體素方式的分類(lèi)方法采用復(fù)雜的非線性配準(zhǔn)，以最大限度地實(shí)現(xiàn)個(gè)體間的精確對(duì)應(yīng)，然后以圖像的每一個(gè)空間單位(體素)作為分類(lèi)依據(jù)。這兩種方法都假設(shè)目標(biāo)與樣本的內(nèi)部組織結(jié)構(gòu)是一一對(duì)應(yīng)的。前者認(rèn)為先驗(yàn)的圖像區(qū)域存在于每一個(gè)目標(biāo)圖像當(dāng)中，并且能夠準(zhǔn)確分割；后者假定非線性配準(zhǔn)后的體素是一一對(duì)應(yīng)的。然而，這樣的假設(shè)在很多情況下并不合理。人在不同狀態(tài)下的腦功能磁共振圖像會(huì)受到多方面因素的干擾，傳統(tǒng)的分類(lèi)方法都不是根據(jù)腦的固有屬性對(duì)腦功能磁共振圖像進(jìn)行分類(lèi)的，因此都會(huì)導(dǎo)致分類(lèi)性能的下降。

發(fā)明內(nèi)容

(一)要解決的技術(shù)問(wèn)題

為了克服已有技術(shù)的不足，本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題是設(shè)計(jì)一種分類(lèi)準(zhǔn)確率高、泛化性能強(qiáng)的腦功能磁共振圖像分類(lèi)方法。

(二)技術(shù)方案

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提出了一種基于網(wǎng)絡(luò)中心性的腦功能磁共振圖像分類(lèi)方法，包括：

步驟S1：對(duì)腦功能磁共振圖像進(jìn)行預(yù)處理，然后進(jìn)行腦區(qū)分割，并提取各個(gè)腦區(qū)的平均時(shí)間序列；

步驟S2：計(jì)算平均各個(gè)時(shí)間序列之間的偏相關(guān)系數(shù)，得到偏相關(guān)系數(shù)矩陣；

步驟S3：將偏相關(guān)系數(shù)矩陣二值化，得到腦網(wǎng)絡(luò)模型；

步驟S4：計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)中心性；

步驟S5：利用自適應(yīng)提高分類(lèi)器對(duì)腦功能磁共振圖像進(jìn)行分類(lèi)，并采用留一交叉驗(yàn)證的測(cè)試方法對(duì)自適應(yīng)提高分類(lèi)器進(jìn)行檢驗(yàn)。

上述方案中，所述步驟S1包括：步驟S11：對(duì)腦功能磁共振圖像進(jìn)行預(yù)處理；步驟S12：對(duì)預(yù)處理后的腦功能磁共振圖像進(jìn)行分割；步驟S13：提取各腦區(qū)的平均時(shí)間序列。

上述方案中，步驟S11中所述對(duì)腦功能磁共振圖像進(jìn)行預(yù)處理保留了腦功能圖像細(xì)節(jié)，同時(shí)使用腦功能圖像與標(biāo)準(zhǔn)模板進(jìn)行仿射配準(zhǔn)變換方式的預(yù)處理，并提高圖像的信噪比，至少包括切片掃描時(shí)間對(duì)齊、圖像序列對(duì)齊、聯(lián)合配準(zhǔn)、標(biāo)準(zhǔn)化或均一化、空間平滑濾波和時(shí)間平滑濾波。

上述方案中，步驟S12中所述對(duì)預(yù)處理后的腦功能磁共振圖像進(jìn)行分割，是采用國(guó)際通用的結(jié)構(gòu)標(biāo)記模板(AAL)，將全腦分為90個(gè)腦區(qū)。

上述方案中，步驟S13中所述提取各腦區(qū)的平均時(shí)間序列，包括：將全腦分為90個(gè)腦區(qū)后，依據(jù)預(yù)處理后的腦功能磁共振圖像的數(shù)據(jù)，分別提取每個(gè)腦區(qū)內(nèi)部各個(gè)體素在不同時(shí)間點(diǎn)上的激活值，再將各個(gè)體素在各時(shí)間點(diǎn)上的激活值進(jìn)行平均，得到平均時(shí)間序列；所述激活值是指各個(gè)體素在不同時(shí)間點(diǎn)上的血氧水平依賴(lài)(BOLD)強(qiáng)度。

上述方案中，所述步驟S2包括：步驟S21：計(jì)算平均時(shí)間序列間的協(xié)方差系數(shù)；步驟S22：計(jì)算平均時(shí)間序列間的偏相關(guān)系數(shù)；步驟S23：對(duì)偏相關(guān)系數(shù)進(jìn)行Fisher變換，得到偏相關(guān)系數(shù)矩陣。

上述方案中，步驟S21中所述計(jì)算平均時(shí)間序列間的協(xié)方差系數(shù)，包括：依據(jù)步驟S1提取的各個(gè)腦區(qū)的時(shí)間序列，計(jì)算各個(gè)平均時(shí)間序列之間的協(xié)方差矩陣S，S的每個(gè)元素s_i，j為第i個(gè)和第j個(gè)時(shí)間序列之間的協(xié)方差系數(shù)，