[發明專利]一種漢語語言功能區測查用功能磁共振成像數據的處理方法有效
| 申請號: | 201210594463.6 | 申請日: | 2012-12-31 |
| 公開(公告)號: | CN103040467A | 公開(公告)日: | 2013-04-17 |
| 發明(設計)人: | 舒華;江濤;王曉怡;王引言 | 申請(專利權)人: | 北京師范大學;首都醫科大學附屬北京天壇醫院 |
| 主分類號: | A61B5/055 | 分類號: | A61B5/055 |
| 代理公司: | 北京法思騰知識產權代理有限公司 11318 | 代理人: | 高宇 |
| 地址: | 100875 北*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 漢語 語言 功能 測查 用功 磁共振 成像 數據 處理 方法 | ||
1.一種漢語語言功能區測查用功能磁共振成像數據的處理方法,其特征在于,所述方法包括以下步驟:
(1)獲得測查對象的血氧水平依賴功能磁共振成像數據和彌散張量成像數據;
(2)處理任務態的血氧水平依賴功能磁共振成像數據
(2-1)結構像及功能像的三維重建,將掃描儀中保存的K空間形式的功能數據進行Fourier變換;
(2-2)奇異數據處理
去除采集到的前4個功能數據,以避免掃描初期的磁場不穩定影響;
(2-3)時間平滑
使用血氧水平依賴功能磁共振成像數據中的層面間移位信息,將輸入數據集的體素時間序列進行移位,使各層面對齊到相同時間原點;
(2-4)頭動校正及空間平滑
以最后一個時間序列的大腦位置為基準,其他所有時間序列的腦都與之對齊,這樣每個時間點都分別得到6個方向的變化值,移動超過1個體素或者轉動超過5°的被試數據均剔除,將6列數據存成文件,將頭動校正之后得數據進行空間平滑處理,全寬半高值設定為6;
(2-5)時間序列的標準化
將空間平滑后的功能數據,做去頭皮處理,得到mask文件,針對多個漢語語言功能測試任務進行mask的平均,再針對多個被試及被試的多次掃描做mask合并處理,所述合并處理方式為將mask內的功能數據取均值分析,最后將數據歸一化到100為基線的時間序列;
(2-6)功能數據的回歸分析
采用top?hat函數,參見以下公式:
H(t)=∫0min(t,d)h(t-s)dt;
h(t)=(t/4)4e4-t
其中,t為時間點的自變量,s為某固定時間點,d為刺激持續時間,h(t)代表的是隨時間t變化的強度值,H(t)則表示隨時間變化的積分值,
將top?hat函數與刺激任務時間序列進行卷積計算,從而生成任務的沖擊響應模型,具體算法如下:
其中,t為自變量時間點,f(T)為刺激的時間序列,h(t-T)為top?hat函數,y(t)為隨時間變化的卷積值。
將分析得到的血氧水平依賴功能磁共振成像數據與上面得到的模型做回歸分析,即獲得全腦每個體素的β值,該數值可以表征該體素得時間序列與模型之間的相關關系;
(3)處理靜息態的血氧水平依賴功能磁共振成像數據
數據的預處理過程同上述的(2-1)至(2-5),在此基礎上計算靜息態低頻振蕩振幅,,時間序列通過快速傅里葉變換轉化為頻率時域,計算波峰高度的平方根,然后對每一個體素在0.01~0.08Hz范圍內的平方根取平均值,平均后的平方根即靜息態低頻振蕩振幅ALFF,分析ALFF值改變情況,獲得相應統計參數圖,將fMRI圖像感興趣區內的時間序列進行平均,得到參考時間序列,以體素-體素的方式對不同參考時間序列進行相關性分析,并使用Fisher轉換提高相關系數的正態性,比較各關鍵腦區之間的連接強度的差異,并測量不同腦區連接的相關系數;
(4)處理彌散張量成像數據,
采用基于特征值標準變異的兩類系數:相對各向異性系數RA和部分各向異性系數FA,算法如下:
其中I是單位張量,D為擴散系數,彌散張量的三個本征向量λ1λ2λ3相互垂直,并構建了每個像素的局部參照纖維框架,在每個體素中,本征值從大到小排列:λ1=最大彌散系數,λ2=中級彌散系數,λ3=最低彌散系數,λ1代表平行于纖維方向的彌散系數,λ2和λ3代表橫向彌散系數。
2.根據權利要求1所述的漢語語言功能區測查用功能磁共振成像數據的處理方法,其特征在于,所述方法包括(2-7)功能數據結果的空間標準化的步驟:
對于一組或幾組被試,進行功能結果的空間標準化分析,包括以下步驟:
首先,將之前得到的結構像與功能像配準;
其次,對結構像進行去頭皮操作,去完頭皮后進行檢查,如果去得不干凈,可以再做一次去頭皮操作,同時通過手動剔掉多余區域;
最后,將去頭皮的結構像與標準TT_N27像進行空間標準化,同時得到12個校正參數,即三個方向的移動、轉動及其拉伸壓縮值。
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