[發明專利]一種偏頭痛腦功能連接模式的提取方法

在審

• 申請號: 201811153914.6
• 申請日: 2018-09-30
• 公開（公告）號: CN109316188A
• 公開（公告）日: 2019-02-12
• 發明（設計）人: 聶瑋芳;曾衛明;石玉虎;李穎
• 申請（專利權）人: 上海海事大學
• 主分類號: A61B5/055
• 分類號: A61B5/055;A61B5/00;G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種偏頭痛腦功能連接模式的提取方法，其特征在于，該提取方法包含如下步驟：

步驟1，采集多個偏頭痛患者的大腦靜息態功能磁共振數據和多個正常人的大腦靜息態功能磁共振數據；

步驟2，對采集到的每個被試的靜息態功能磁共振數據進行預處理操作，包括時間層矯正、頭動矯正、標準化和平滑四個操作；

步驟3，根據上述預處理后的每個被試的靜息態功能磁共振數據，使用自動計算方式獲得每個被試的全腦穩態功能連接列向量集；

步驟4，使用改進的K均值聚類算法對所有被試的全腦穩態功能連接列向量集進行聚類分析；

步驟5，根據上述聚類分析結果，根據閾值提取偏頭痛的腦功能連接模式。

2.如權利要求1所述的一種偏頭痛腦功能連接模式的提取方法，其特征在于，所述的步驟3包含如下步驟：

步驟3.1，對于每一個被試，計算所有腦區的平均時間序列，具體方法如下：根據預處理后的靜息態功能磁共振數據，使用現有腦區模板獲取全腦的N個腦區B₁、B₂、……B_N所包含的體素的時間信號值，將每個腦區包含的時間信號值進行平均，形成N個腦區的平均時間序列T₁、T₂、……T_N；對于時間長度為M的被試來說，平均時間序列其中表示第n個腦區在i時刻所有體素的平均時間信號值；

步驟3.2，對于每一個被試，計算全腦動態功能連接矩陣組，具體方法如下：通過采用滑動窗方法，利用一個特定寬度W的滑動窗以步長為1在時間序列T₁、T₂……T_N上滑動，在第j個時間窗下第n個腦區的時間序列表示為計算該被試所有腦區兩兩時間序列之間的皮爾森相關系數，得到M-W+1個動態功能連接矩陣dFC，這些動態功能連接矩陣構成了該被試的全腦動態功能連接矩陣組SetdFC＝{dFC₁，dFC₂，...，dFC_b，...，dFC_M-W+1}；

進一步地，腦區兩兩時間序列之間的皮爾森相關系數具體是指第a個滑動窗下腦區B_x和B_y時間序列dT_xa與dT_ya之間的皮爾森相關系數，其公式如下：

式中Cov(dT_xa，dT_ya)為dT_xa、dT_ya的協方差，D(dT_xa)、D(dT_ya)分別為dT_xa、dT_ya的方差，1≤a≤(M-W+1)，1≤x≤N，1≤y≤N；

進一步地，動態功能連接矩陣dFC_b是指第b個滑動窗下所有腦區兩兩時間序列之間的皮爾森相關系數組成的動態功能連接矩陣，具體表示為：

其中1≤b≤(M-W+1)，1≤u≤N，1≤v≤N；

步驟3.3，對于每一個被試，計算全腦動態功能連接強度矩陣wdFC，具體方法如下：將全腦動態功能連接矩陣組SetdFC的動態功能連接矩陣dFC_b(1≤b≤(M-W+1))，按照行將每行的數值累加后放到第一列，得到一個全腦動態功能連接強度列向量wdFCV_b(1≤b≤(M-W+1))；每個列向量大小為N×1；將M-W+1個列向量按照時間點從小到大進行拼接，形成全腦動態功能連接強度矩陣wdFC＝[wdFCV₁，wdFCV₂，…，wdFCV_b，…，wdFCV_M-W+1]，大小為N×(M-W+1)；

進一步地，wdFCV_b是指第b個滑動窗下的全腦動態功能連接強度列向量，具體表示為：

其中1≤b≤(M-W+1)，1≤c≤N，1≤d≤N；

步驟3.4，使用自動計算的方式將每一個被試的全腦動態功能連接強度矩陣進行自動分割，具體方法如下：對于每一個被試的全腦動態功能連接強度矩陣wdFC，依次計算wdFCV_k(2≤k≤N-1)與wdFCV_k-1的歐式距離記為Dist1，計算wdFCV_k與wdFCV_k+1記為Dist2；如果Dist2小于Dist1，則將k記錄下來，標記為分割點；起始列向量和結尾列向量不做計算；

進一步地，列向量之間歐式距離，其公式如下：

其中E、F為列向量，e_g為E的元素，f_g為F的元素，H為列向量大小；

步驟3.5，對于每一個被試，計算全腦穩態功能連接列向量集，具體方法如下：根據得出的分割點，將動態功能連接強度矩陣wdFC沿著時間軸方向分割成段，對每個段內的值進行平均即可得到全腦穩態功能連接列向量；每個列向量大小為N×1；將所有列向量構成了該被試的全腦穩態功能連接列向量集。