功能磁共振成像數(shù)據(jù)處理與分析.pdf

1、基于血氧水平依賴(BOLD)效應的功能磁共振成像（fMRI）技術，可以重復進行無創(chuàng)傷性的實驗，能夠有效地檢測出認知任務刺激下大腦皮層中不同功能區(qū)的激活，并且可以獲取準確的空間定位信息。因此，fMRI技術是腦與認知科學研究中最為有效的手段之一。然而，在較低的磁場強度條件下，BOLD-fMRI信號的變化很弱，在數(shù)據(jù)采集過程中，由于被試頭部的微小運動以及不可避免的生理噪聲和設備噪聲，得到的時間序列功能圖像數(shù)據(jù)的信噪比較低，且功能激活信號的空間

2、位置及范圍未知。從低信噪比的圖像數(shù)據(jù)中準確、可靠地檢測及定位功能激活信號，并給出激活區(qū)的生理信號或任務相關的時間變化曲線，是基于fMRI的腦與認知科學研究中必須解決的關鍵問題。
　　本文以理論和仿真方法，對fMRI數(shù)據(jù)的運動校正、血液動力學響應的時空動態(tài)特性、血液動力學響應函數(shù)估計以及血氧水平依賴信號的模型等進行理論分析和數(shù)據(jù)處理算法研究，并利用以物理實驗方法所得到的視覺fMRI數(shù)據(jù)，驗證了所提出方法的正確性和有效性。主要工作如下

3、:
　　1.實驗中因受試者頭部的微小移動，導致時間序列fMRI數(shù)據(jù)變化，需進行運動校正。針對時間序列功能圖像這種四維數(shù)據(jù)的配準問題，提出了一種基于局部剛體變換的校正方法，通過對功能像內(nèi)的切片運動做出更合理的假設，從數(shù)據(jù)獲取的角度構(gòu)造功能像各切片的局部空間數(shù)據(jù)，在估計切片的空間位置時采用修正的Gauss-Newton最優(yōu)化方法，從而實現(xiàn)功能像的精確校正。仿真和真實的fMRI實驗表明，該方法增強了圖像配準的魯棒性，提高了圖像配準精度。

4、
　　2.針對血液動力學響應的時空動態(tài)特性分析，提出一種基于小波變換的分析方法，對組塊設計實驗中激活區(qū)內(nèi)各體素對應時間序列數(shù)據(jù)進行多尺度小波變換，通過分析小波系數(shù)分離趨勢項和結(jié)合方差分析檢測周期成份，構(gòu)造延遲響應和平滑效應參數(shù)，提取激活區(qū)周期性變化信息。構(gòu)造參考波形序列，采用最小二乘法對每個激活區(qū)的每個實驗周期的激活類型進行檢測識別，最終得到每個實驗周期內(nèi)的各激活區(qū)的動態(tài)變化，相應的生理信號變化和信號強度變化的時間曲線。經(jīng)視覺實驗

5、實測，該方法能有效檢測fMRI數(shù)據(jù)中與實驗密切相關的腦激活區(qū)血液動力學響應的時空動態(tài)變化。
　　3.不同被試、不同腦區(qū)、不同任務的血液動力學響應存在差異，針對血液動力學響應函數(shù)信息的準確提取，提出一種基于時間正則化的血液動力學響應函數(shù)的估計方法，應用Bayesian方法的確定性結(jié)果，結(jié)合Tikhonov正則化和廣義交叉檢驗選擇正則化參數(shù)，并從峰值時間、響應高度和寬度三方面檢測估計血液動力學響應特征的精度。仿真和實驗結(jié)果表明，該方法

6、可產(chǎn)生較準確的血液動力學響應函數(shù)估計，提高了時間序列fMRI圖像功能激活信號檢測精度。
　　4.針對描述BOLD信號的模型，提出一種非線性濾波方法，在雙重粒子濾波算法的框架中同時估計內(nèi)在的生理狀態(tài)和系統(tǒng)參數(shù)，通過腦血流，腦血容和耗氧成分等估計系統(tǒng)狀態(tài)。仿真和實驗結(jié)果表明，雙重粒子濾波算法產(chǎn)生了合理的生理狀態(tài)及系統(tǒng)參數(shù)估計，該方法相對于傳統(tǒng)的線性化方法，更精確、穩(wěn)健。
　　綜上，本文圍繞fMRI在腦認知研究中應用所涉及的主要理