[發明專利]一種基于仿射聚類的靜息腦功能連通區域檢測方法

有效

• 申請號: 201310151877.6
• 申請日: 2013-04-27
• 公開（公告）號: CN103211597A
• 公開（公告）日: 2013-07-24
• 發明（設計）人: 任天龍;曾衛明;王倪傳
• 申請（專利權）人: 上海海事大學
• 主分類號: A61B5/055
• 分類號: A61B5/055
• 代理公司: 上海信好專利代理事務所(普通合伙) 31249
• 代理人: 周榮芳

技術領域

本發明涉及一種靜息腦功能連通區域檢測方法，具體涉及一種基于仿射聚類的靜息腦功能連通區域檢測方法。?

背景技術

功能磁共振成像技術是20世紀90年代發展起來的一項新技術，它作為腦功能成像的首選方法已被廣泛應用。該技術主要是基于血流的敏感性和血氧水平依賴性對比度增強原理進行成像，它結合了功能、影像和解剖三方面的信息，是一種在活體人腦中定位各功能區的有效方法，同時為檢測人腦功能連通區域、研究神經認知以及預防和診斷腦科疾病等提供了強有力的技術保障。為了利用功能磁共振成像技術對腦功能連通區域進行研究，能夠有效且準確處理高維磁共振數據的方法起到了至關重要的作用。?

現有技術的數據處理分析方法雖然在一定程度上能夠完成功能區域的檢測，但均存有較多的不足與缺陷，例如，模糊聚類分析法受制于迭代速度、模糊指數以及功能區估計個數的限制；獨立成分分析完全受制于較強的功能區源信號的相互獨立的假設，限制了功能連通區域的檢測。?

聚類分析是數理統計中的一種多元分析方法，它是用數學方法定量地確定樣本的親疏關系，從而客觀的劃分類型事物之間的界限。目前，聚類分析已廣泛應用在各個行業，通常將被聚類的事物稱為樣本或實體，將被聚類的一組事物稱為樣本集。?

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于仿射聚類的靜息腦功能連通區域檢測方法，先對功能磁共振混合信號進行稀疏近似，再將所有單被試的稀疏近似數據集取算術平均數，然后進行仿射聚類分析，用所得到的聚類中心點數據構造解混矩陣，并結合原功能磁共振混合信號進行功能區源信號的重構，從而更加準確地定位并檢測腦功能連通區域。?

為了達到上述目的，本發明通過以下技術方案實現：一種基于仿射聚類的靜息腦功能連通區域檢測方法，其特點是，?

上述的檢測方法包含以下步驟；

步驟1、獲取單個功能磁共振信號的稀疏近似數據集；

步驟2、獲取多個功能磁共振信號的稀疏近似數據集，取算數平均數，形成平均稀疏近似數據集；

步驟3、對平均稀疏近似數據集進行仿射聚類分析，生成聚類中心點數據集；

步驟4、對平均稀疏近似數據集進行源信號重構，生成聚類中心點的成分圖像及其相應的時間過程；

步驟5、定位腦功能連通區域。

上述的步驟1獲取單個功能磁共振信號的稀疏近似數據集還包含以下步驟：?

步驟1.1、對功能磁共振數據的每一個時間點數據分別進行3層一維小波包分解，得到每個時間點數據相應的小波樹；

步驟1.2、使用基于賦范線性空間的距離度量范數，對每個小波樹節點的稀疏性進行度量，從而得到關于各個節點的稀疏性質量向量，使稀疏性質量向量滿足公式（1），公式（1）如下：

其中，式中表示稀疏性質量向量；

表示小波樹節點個數，；

表示向量的長度；

；

表示關于原功能磁共振數據每個時間點的小波包樹第個小波樹節點共同組成的小波系數向量；

步驟1.3、選擇稀疏性最大的小波樹節點形成關于原混合信號的稀疏近似數據集。

??

上述的步驟3中進行仿射聚類分析還包含以下步驟：

步驟3.1、將平均稀疏近似數據集進行分組；

步驟3.2、對每一組執行仿射聚類；

步驟3.3、將每一組產生的聚類中心點結合；

步驟3.4、對所有的聚類中心點進行二次聚類，生成聚類中心點數據集。

上述的步驟4中進行源信號重構包含以下步驟：?

步驟4.1、根據聚類中心點數據集，構造解混矩陣；

步驟4.2、將解混矩陣與原混合功能磁共振數據信號結合；

步驟4.3、生成聚類中心點成分圖像及其相應的時間過程。

本發明一種基于仿射聚類的靜息腦功能連通區域檢測方法與現有技術相比具有以下優點：本發明先對功能磁共振混合信號進行稀疏近似，這樣不僅增強了信號的檢測強度，還對龐大的功能磁共振數據進行了有效的壓縮，縮短了整個算法流程的執行時間；采用先分組再結合思想對平均稀疏近似數據集進行兩次仿射聚類分析，使數據分析能夠在一般的計算機上操作；最后用所得到的聚類中心點數據，構造解混矩陣，并結合原功能磁共振混合信號進行功能區源信號的重構，從而達到更加準確定位檢測腦功能連通區域的目的，有利于對腦科學、神經科學以及腦科疾病等方面的研究。?

附圖說明

圖1為本發明一種基于仿射聚類的靜息腦功能連通區域檢測方法的方法流程圖。?

具體實施方式