[發(fā)明專利]一種用于多被試fMRI數(shù)據(jù)分析的分組張量方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201410126455.8
• 申請日: 2014-03-30
• 公開（公告）號: CN103870710B
• 公開（公告）日: 2017-01-18
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 林秋華;鄺利丹;龔曉峰;叢豐裕
• 申請（專利權(quán)）人: 大連理工大學(xué)
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00
• 代理公司: 大連理工大學(xué)專利中心21200
• 代理人: 李寶元,梅洪玉

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種多被試fMRI數(shù)據(jù)的分析方法，特別是涉及一種多被試fMRI數(shù)據(jù)分析的張量分解方法。

背景技術(shù)

功能磁共振成像（functional?magnetic?resonance?imaging,fMRI）被稱為觀察大腦的有效窗口，因為fMRI技術(shù)能夠采集到被試在完成某種特定任務(wù)（task，如視覺、聽覺、運動等）時的腦功能數(shù)據(jù)，且具有無損傷和高空間分辨率優(yōu)勢。通過采用盲源分離（blind?source?separation,BSS）、獨立成分分析（independent?component?analysis,ICA）等數(shù)據(jù)驅(qū)動的分析方法，無需任何先驗信息，就能從fMRI數(shù)據(jù)中估計出特定任務(wù)下的多個（通常幾十個）腦空間激活區(qū)（spatial?activations）成分及其時間過程（time?courses）成分，為腦功能分析和臨床診斷提供詳實依據(jù)。

fMRI數(shù)據(jù)是高維數(shù)據(jù)。其中，單被試fMRI數(shù)據(jù)為4維，如165×53×63×46，包括3維全腦數(shù)據(jù)（53×63×46）和1維掃描次數(shù)（165）；多被試fMRI數(shù)據(jù)為5維，如165×53×63×46×16，即在4維單被試fMRI數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上又增加了1維被試個數(shù)（16）。一般而言，人們會將3維全腦數(shù)據(jù)展開成一維體素（voxels）數(shù)據(jù)（53×63×46=153594），這時的多被試fMRI數(shù)據(jù)也有3維之多（16×153594×165）。因此，適于處理高維（≥3維）數(shù)據(jù)的張量分解方法在多被試fMRI數(shù)據(jù)分析方面具有很大潛力。

目前，張量分解的CP（canonical?polyadic）模型已被用于fMRI數(shù)據(jù)分析。CP模型假設(shè)了張量數(shù)據(jù)具有平行因子結(jié)構(gòu)，對于展開成3維的多被試fMRI數(shù)據(jù)而言，也就是假設(shè)了多被試間以不同的強度共享相同的腦空間激活區(qū)成分及其時間過程成分，具體如下：

式中，表示由全部的多被試fMRI數(shù)據(jù)構(gòu)成的張量，a_j和s_j表示被試間共享的時間過程成分和腦空間激活區(qū)成分，J為成分的個數(shù)，cj表示強度差異，ε表示殘差。在J個時間過程成分a₁,a₂,…,a_J和J個腦空間激活區(qū)成分s₁,s₂,…,s_J中，存在一個信噪比較高的任務(wù)相關(guān)（task-related）成分，我們記為a_*和s_*。下面以a_*和s_*為例說明多被試fMRI數(shù)據(jù)與CP模型的失配問題。假設(shè)共有M個被試，CP模型假設(shè)了a*(1)=a*2=...=a*(M),]]>s*(1)=s*(2)=...=s*(M).]]>然而，現(xiàn)有研究表明，即使在相同的任務(wù)下，不同被試的時間過程成分和腦空間激活區(qū)成分間也會呈現(xiàn)較大差異，致使a*(1)≠a*2≠...≠a*(M),]]>s*(1)≠s*(2)≠...≠s*(M),]]>也就是說，多被試fMRI數(shù)據(jù)與CP模型存在著失配問題，故張量分解方法在目前的多被試fMRI數(shù)據(jù)分析中難以發(fā)揮性能優(yōu)勢。