[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

本發明公開了一種偏頭痛腦功能連接模式的提取方法，如下：首先采集偏頭痛患者和正常人的大腦靜息態功能磁共振數據。之后對采集到的數據進行時間層矯正、頭動矯正、標準化和平滑四步預處理。然后根據預處理后的數據，使用自動計算方式獲取每個被試的全腦穩態功能連接列向量集。之后采用改進的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。最后根據閾值提取出偏頭痛的腦功能連接模式，從而為后續進一步分析提供基礎。該發明有助于根據動態性來獲取偏頭痛的腦功能連接模式。

技術領域

本發明屬于醫學影像學圖像處理技術領域，尤其是涉及一種基于動態功能連接的用于提取偏頭痛腦功能連接模式的方法。

背景技術

偏頭痛是一種以疼痛反復發作為臨床特征的慢性神經綜合征，常伴有惡心、嘔吐、光敏感、噪聲敏感等臨床癥狀。偏頭痛發病率比較高，癥狀嚴重影響人們的工作效率和生活質量。偏頭痛的發病機制至今尚不完全清楚，目前主要有以下幾種假說：皮層擴散性抑制學說、三叉神經血管學說、中樞疼痛調節系統功能異常等。并且偏頭痛的診斷都基于醫生問診的方式，缺乏明確的生物標志物體征。隨著功能影像學技術的發展，有望借助于功能影像學技術進一步了解偏頭痛的發病機制，尋找偏頭痛患者影像學上的特征性變化，再進一步結合計算機圖像處理和數據挖掘技術，發現偏頭痛的神經機制，輔助醫生進行診斷和治療。

在各種醫學影像學技術中，功能磁共振是一種可以從功能上揭示大腦神經活動的影像學技術，具有無侵入性、無放射性、高空間分辨率和高時間分辨率等優點。特別是基于血氧水平依賴的功能磁共振(BOLD-fMRI)在臨床上應用范圍最為廣泛。而其中的靜息態功能磁共振，能夠通過神經元的自發活動對靜息態下的腦功能連接進行研究，因此對于進行揭示偏頭痛的形成機制和病程發展階段的相關研究更有意義。

目前研究主要集中于靜態的功能連接，而人腦是一個復雜的結構。腦區之間的連接和作用是是隨著時間動態變化的。當疾病發生時，其動態變化的異常會體現在相應的腦功能連接上。本技術發明旨在基于動態功能連接，通過一定的算法來提取出偏頭痛的腦功能連接模式，在此基礎上可以進一步研究偏頭痛腦功能連接模式特征，從而為探索偏頭痛的神經機制異常提供基礎。

發明內容

本發明的目的在于提供一種提取偏頭痛腦功能連接模式的方法。通過動態功能連接算法提取出全腦穩態功能連接列向量集，使用改進的K均值聚類算法對全腦穩態功能連接列向量集進行聚類。之后根據閾值，提取出偏頭痛的腦功能連接模式。為進一步分析提供數據基礎。

為了達到上述目的，本發明通過以下技術方案實現：

一種偏頭痛腦功能連接模式的提取方法，其特點是，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。

所述的偏頭痛腦功能連接模式的提取方法，其特點是，所述的步驟3包含如下步驟：