[發明專利]一種功能核磁共振成像時間序列二次修正的時間自相關方法

無效

• 申請號: 201210476380.7
• 申請日: 2012-11-21
• 公開（公告）號: CN103837850A
• 公開（公告）日: 2014-06-04
• 發明（設計）人: 劉文宇
• 申請（專利權）人: 大連靈動科技發展有限公司
• 主分類號: G01R33/56
• 分類號: G01R33/56
• 代理公司: 大連東方專利代理有限責任公司 21212
• 代理人: 曲永祚

1.一種功能核磁共振成像時間序列二次修正的時間自相關方法，包括以下步驟：

A、使用矩陣表示法表示功能核磁共振成像fMRI的時間序列數據

A1、假設每個功能核磁共振成像fMRI序列擁有m個周期，而每個周期內又包含了n個時間點，即形成了n幅圖像，則可以將數據用如下矩陣表示：

t=x11x12···xij···x1nx21x22···x2j···x2n················xi1xi2···xij···xin··················xm1xm2···xmj···xmn]]>

A2、矩陣中的矩陣元x_ij表示對應于某一個確定位置的體素點，第i個周期中的第j幅圖像中該體素點的強度，則描述時間序列的第i個周期可以表示為：

t_i=[x_i1??x_i2??…??x_ij??…??x_in]

B、二次修正的時間自相關方法RTSC

將時間序列數據使用矩陣結構表示法表示后，則可以用以下方法加以處理；

B1、時間自相關方法：

對于一個時間序列t_i可以使用如下公式對其中的所有周期兩兩求相關系數c_ij：

cij=corr(ti,tj)=Cov(ti,tj)D(ti)D(tj)j>i,i=1,2,,...,m]]>

其中，Cov(t_i,t_j)是兩個不同周期數據的協方差，D(t_i)和D(t_j)分別為t_i和t_j的方差；則可以將時間自相關TSC值定義為c_ij的數學期望，公式如下：

T=2m(m-1)Σi=1mΣj>icij]]>

該方法通過計算體素點在時間序列中各周期間的相關系數來判定該體素點是否激活；對于激活的體素點，其各周期間具有較強的相關性，因此T值較大；反之，對于非激活點，T值較小；因此，只要找到合適的臨界值，就能夠檢測出激活的區域；

B2、修正的時間自相關MTSC方法：

在時間自相關方法TSC的基礎上，為了提高時間自相關方法探測激活點的靈敏度，引入了相關系數c_ij的標準差σ，公式如下：

σ=2m(m-1)Σi=1mΣj>i(cij-T)2]]>

并將時間自相關TSC值修正為T'，公式如下：

T′=Tσ]]>

其中，T為原始的時間自相關方法中的時間自相關方法值；

由于系統噪聲的隨機性，c_ij是較小且離散的；因此，T值較小且σ值較大，這樣T'就得到了更小的值；如果時間序列來自激活區域，對外加刺激的動力學反應起主要作用，根據不同周期內在的規律，c_ij是較大且非離散的；因此，T值較大且σ值較小，這樣就得到了更大的T'值；通過MTSC方法拉大了激活區域與非激活區域的差距，提高了時間自相關方法的靈敏度；

B3、二次修正的TSC方法RTSC：

在fMRI實驗中，刺激的“on”和“off”可用方波形象地加以表示；方波中的s和r分別為功能性刺激“on”和“off”兩種狀態的持續時間；對于off-on—off-on形式的刺激，腦內的激活點的時間序列將呈現出“谷—峰—谷—峰”的波動形式；抑制反應體素點的時間序列將呈現“峰谷—峰—谷”的波動形式；對于抑制反應的體素點，時間序列中各周期之間有較高的相似性，其時間自相關值較高；OTSC和MTSC方法都沒有剔除這樣的體素點，而是將它們也列入激活的體素點；

為了更準確的檢測出功能活動時腦激活區域，二次修正的TSC方法引入了相關分析法中的函數刺激；對于off-on—off-on的刺激形式，刺激函數的一個周期為[00?…01?…?1]，0表示靜息，1表示刺激；由此在時間序列數據矩陣中加入新的向量，公式如下：

t_m+1＝[x_m+1,1?x_m+1,2?…?x_m+1,j?…?x_m+,n]

其中，每一個點值可以用如下方式表示：

xm+1,j=01≤j≤1r+1≤j≤r+s]]>

r和s分別表示在一個周期內靜息和刺激的掃描腦圖數量；

按照MTSC方法，每個體素點在時間序列各個周期以及添加的標準刺激周期之間求相關系數，并計算相關系數c_ij的標準差，最終求得時間自相關值；

對于激活的體素點，其時間序列各周期與標準刺激周期作相關性分析時，相關系數較大且為正相關，標準差σ較小，這樣T'值較大；對于抑制反應的體素點，其時間序列各周期與標準刺激周期作相關性分析時，相關系數絕對值較大且為負相關，而其自身時間序列各周期間相關系數為正，二者相互抵消，導致T值較小；c_ij值有正有負，是比較分散的，其標準差σ較大，這樣T'值較小；由此可見，RTSC方法有效的區分了激活與抑制。