[發(fā)明專利]基于肥胖模型PWS的大腦核團(tuán)Granger因果分析方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201210554771.6
• 申請日: 2012-12-08
• 公開（公告）號: CN103054582A
• 公開（公告）日: 2013-04-24
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張毅;邱思友;趙恒;劉鵬;李軍;田捷;劉一軍
• 申請（專利權(quán)）人: 西安電子科技大學(xué)
• 主分類號: A61B5/055
• 分類號: A61B5/055;G06T7/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于肥胖模型PWS的大腦核團(tuán)Granger因果分析方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)數(shù)據(jù)預(yù)處理分析步驟：

(1a)對磁共振采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間差異矯正；

(1b)對時(shí)間矯正后的數(shù)據(jù)進(jìn)行頭動對齊；

(1c)基于頭動對齊后的數(shù)據(jù)，進(jìn)行空間標(biāo)準(zhǔn)化；

(1d)空間標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行空間平滑；

(2)ALFF方法分析的步驟：

(2a)基于MATLAB平臺的REST軟件，對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行低頻幅度慢波震蕩分析；

(2b)采用低頻幅度慢波震蕩分析，找到PWS病人組與正常對照組在靜息態(tài)下大腦功能的差異區(qū)，并挑選出負(fù)責(zé)攝食的區(qū)域作為感興趣區(qū)域；

(3)Granger因果分析步驟：

(3a)從感興趣區(qū)域中選出兩個(gè)感興趣區(qū)組成一對；

(3b)提取這兩個(gè)感興趣區(qū)的時(shí)間序列；

(3c)從時(shí)域，計(jì)算兩個(gè)感興趣區(qū)間的Granger因果值；

(3d)將上一步計(jì)算出的Granger因果值進(jìn)行歸一化處理；

(3e)再選取下一對感興趣區(qū)，重復(fù)上面的四步步驟，直到遍歷所有的配對感興趣區(qū)域。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，其中所述步驟(1c)的空間標(biāo)準(zhǔn)化，按如下步驟進(jìn)行：

(1c1)對頭動對齊后的數(shù)據(jù)利用12個(gè)參數(shù)的仿射變換平均圖像配準(zhǔn)到MNI標(biāo)準(zhǔn)模板；

(1c2)重切為3x?3x?3立方毫米的體素，并將MNI坐標(biāo)變換到Talairach坐標(biāo)系。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，其中所述步驟(2a)中的做低頻幅度慢波震蕩分析，按如下步驟進(jìn)行：

(2a1)對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行去線性漂移處理；

(2a2)進(jìn)行頻率范圍為0.01-0.08Hz的帶通濾波，去除低頻漂移和高頻噪聲的影響。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，其中所述步驟(2b)中感興趣區(qū)域的選取，按如下步驟進(jìn)行：

(2b1)低頻震蕩振幅分析得到ALFF值；

(2b2)進(jìn)行基于體素的雙樣本t檢驗(yàn)，得到PWS組與正常人組之間ALFF的差異區(qū)；

(2b3)選擇負(fù)責(zé)攝食的腦區(qū)域，定義為感興趣區(qū)。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的的方法，其特征在于，其中所述步驟(3c)中兩個(gè)感興趣區(qū)間Granger因果值的計(jì)算，按如下步驟進(jìn)行：

(3c1)利用2階自回歸模型，從時(shí)域計(jì)算兩個(gè)感興趣區(qū)域間的Granger因果值；

(3c2)計(jì)算感興趣區(qū)X(t)到感興趣區(qū)Y(t)的Granger值Fx→y；

(3c3)計(jì)算感興趣區(qū)Y(t)到感興趣區(qū)X(t)的Granger值Fy→x。