[發明專利]基于傅里葉同步壓縮變換可靠劃分腦低頻波動子區域方法

在審

• 申請號: 202011297563.3
• 申請日: 2020-11-18
• 公開（公告）號: CN112401907A
• 公開（公告）日: 2021-02-26
• 發明（設計）人: 王倪傳;俞欽;顏虹杰;仲兆滿
• 申請（專利權）人: 江蘇海洋大學
• 主分類號: A61B5/374
• 分類號: A61B5/374
• 代理公司: 北京和聯順知識產權代理有限公司 11621
• 代理人: 白京萍

1.基于傅里葉同步壓縮變換可靠劃分腦低頻波動子區域方法，其特征在于，該方法包含以下步驟：

步驟1：劃分出低頻區域，找尋不同時刻下，被試的相同狀態所提取的并集低頻振幅的區域，區域的選擇采用傳統的ALFF方法，同時去除了一些噪音區域，并選擇校驗較為嚴格的區域；

步驟2：對預處理的功能核磁共振的信號進行時頻重構，轉化到時頻域之中，獲取相關的時間——頻率——功率譜圖，形成核磁共振信號的時頻數據集合；

步驟3：基于時頻動態相關性角度，利用不同體素在時間——頻率上的動態同步性，采用ATGP-Kmeans適配FSST數據，進行相關系數計算，完成聚類，再映射到空間腦圖譜中，觀察空間中不同腦區的關聯。

2.根據權利要求1所述的基于傅里葉同步壓縮變換可靠劃分腦低頻波動子區域方法，其特征在于：所述步驟1中對分類區域的選擇，采用低頻區域作為研究區域。

3.根據權利要求1所述的基于傅里葉同步壓縮變換可靠劃分腦低頻波動子區域方法，其特征在于：所述步驟2和步驟3中通過對數據的時頻重構，引入適配的分類算法，對數據進行聚類，再映射到空間中，研究不同腦區體現在空間上的時頻聯系。

4.根據權利要求1所述的基于傅里葉同步壓縮變換可靠劃分腦低頻波動子區域方法，其特征在于：所述步驟1中區域的選擇采用傳統的ALFF方法公式為：a_k(f_k)，b_k(f_k)分別為實部與虛部。

5.根據權利要求1所述的基于傅里葉同步壓縮變換可靠劃分腦低頻波動子區域方法，其特征在于：所述步驟1中的去除了一些噪音區域，并選擇校驗較為嚴格的區域；

為樣本平均數，為樣本標準偏差，n為樣本數，該統計量t在零假說：μ＝μ0為真的條件下服從自由度為n的t分布。

6.根據權利要求1所述的基于傅里葉同步壓縮變換可靠劃分腦低頻波動子區域方法，其特征在于：所述步驟步驟2中對預處理的功能核磁共振的信號進行時頻重構的公式為：轉化到時頻域之中，獲取相關的時間——頻率——功率譜圖；信號f(t)是有多個f_k(t)組成，STFT主要的脊在(t,φ′_k(t))，可以近似的用替代φ′_k(t)。

7.根據權利要求1所述的基于傅里葉同步壓縮變換可靠劃分腦低頻波動子區域方法，其特征在于：所述步驟3中基于時頻動態相關性角度，利用不同體素在時間——頻率上的動態同步性，以及腦的局部相關性原理，采用聚類的手段處理這些低頻體素信號，由于這些信號的冗余與繁雜性質，引入ATGP算法：t₁＝arg{max_r[r^Tr]}，r是要觀察的所有體素，將U^T設為U的偽逆，作為Kmeans的初始類心選擇算法，采用ATGP-Kmeans適配FSST數據，最小化損失函數：

8.根據權利要求1所述的基于傅里葉同步壓縮變換可靠劃分腦低頻波動子區域方法，其特征在于：所述步驟3中的進行相關系數計算從而完成聚類，其中選擇采用相關系數計算：重新選擇類心：直到達到最大距離完成聚類，再映射到空間腦圖譜中，觀察空間中不同腦區的關聯。