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(yīng)的功能磁共振成像（fMRI）技術(shù)，可以重復(fù)進(jìn)行無創(chuàng)傷性的實(shí)驗(yàn)，能夠有效地檢測出認(rèn)知任務(wù)刺激下大腦皮層中不同功能區(qū)的激活，并且可以獲取準(zhǔn)確的空間定位信息。因此，fMRI技術(shù)是腦與認(rèn)知科學(xué)研究中最為有效的手段之一。然而，在較低的磁場強(qiáng)度條件下，BOLD-fMRI信號(hào)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(yùn)動(dòng)以及不可避免的生理噪聲和設(shè)備噪聲，得到的時(shí)間序列功能圖像數(shù)據(jù)的信噪比較低，且功能激活信號(hào)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(zhǔn)確、可靠地檢測及定位功能激活信號(hào)，并給出激活區(qū)的生理信號(hào)或任務(wù)相關(guān)的時(shí)間變化曲線，是基于fMRI的腦與認(rèn)知科學(xué)研究中必須解決的關(guān)鍵問題。
　　本文以理論和仿真方法，對fMRI數(shù)據(jù)的運(yùn)動(dòng)校正、血液動(dòng)力學(xué)響應(yīng)的時(shí)空動(dòng)態(tài)特性、血液動(dòng)力學(xué)響應(yīng)函數(shù)估計(jì)以及血氧水平依賴信號(hào)的模型等進(jìn)行理論分析和數(shù)據(jù)處理算法研究，并利用以物理實(shí)驗(yàn)方法所得到的視覺fMRI數(shù)據(jù)，驗(yàn)證了所提出方法的正確性和有效性。主要工作如下

3、:
　　1.實(shí)驗(yàn)中因受試者頭部的微小移動(dòng)，導(dǎo)致時(shí)間序列fMRI數(shù)據(jù)變化，需進(jìn)行運(yùn)動(dòng)校正。針對時(shí)間序列功能圖像這種四維數(shù)據(jù)的配準(zhǔn)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(yùn)動(dòng)做出更合理的假設(shè)，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(jì)切片的空間位置時(shí)采用修正的Gauss-Newton最優(yōu)化方法，從而實(shí)現(xiàn)功能像的精確校正。仿真和真實(shí)的fMRI實(shí)驗(yàn)表明，該方法增強(qiáng)了圖像配準(zhǔn)的魯棒性，提高了圖像配準(zhǔn)精度。

4、
　　2.針對血液動(dòng)力學(xué)響應(yīng)的時(shí)空動(dòng)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(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)中激活區(qū)內(nèi)各體素對應(yīng)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行多尺度小波變換，通過分析小波系數(shù)分離趨勢項(xiàng)和結(jié)合方差分析檢測周期成份，構(gòu)造延遲響應(yīng)和平滑效應(yīng)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(gè)激活區(qū)的每個(gè)實(shí)驗(yàn)周期的激活類型進(jìn)行檢測識(shí)別，最終得到每個(gè)實(shí)驗(yàn)周期內(nèi)的各激活區(qū)的動(dòng)態(tài)變化，相應(yīng)的生理信號(hào)變化和信號(hào)強(qiáng)度變化的時(shí)間曲線。經(jīng)視覺實(shí)驗(yàn)

5、實(shí)測，該方法能有效檢測fMRI數(shù)據(jù)中與實(shí)驗(yàn)密切相關(guān)的腦激活區(qū)血液動(dòng)力學(xué)響應(yīng)的時(shí)空動(dòng)態(tài)變化。
　　3.不同被試、不同腦區(qū)、不同任務(wù)的血液動(dòng)力學(xué)響應(yīng)存在差異，針對血液動(dòng)力學(xué)響應(yīng)函數(shù)信息的準(zhǔn)確提取，提出一種基于時(shí)間正則化的血液動(dòng)力學(xué)響應(yīng)函數(shù)的估計(jì)方法，應(yīng)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(yàn)選擇正則化參數(shù)，并從峰值時(shí)間、響應(yīng)高度和寬度三方面檢測估計(jì)血液動(dòng)力學(xué)響應(yīng)特征的精度。仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法

6、可產(chǎn)生較準(zhǔn)確的血液動(dòng)力學(xué)響應(yīng)函數(shù)估計(jì)，提高了時(shí)間序列fMRI圖像功能激活信號(hào)檢測精度。
　　4.針對描述BOLD信號(hào)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(shí)估計(jì)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(jì)系統(tǒng)狀態(tài)。仿真和實(shí)驗(yàn)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(jì)，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(rèn)知研究中應(yīng)用所涉及的主要理