功能磁共振動力學模型及腦靜態(tài)網(wǎng)絡研究.pdf

1、腦功能磁共振(Functional magnetic resonance imaging,fMRI)主要依據(jù)血氧水平依賴性（blood oxygenation level dependent,BOLD）對比增強原理進行成像，是目前人們掌握的唯一無侵入、無創(chuàng)傷、可精確定位的研究手段。fMRI具有很高的空間分辨率，而且時間分辨率具有進一步提高的潛力，非常適合神經(jīng)活動的時空分析和腦的高級功能研究，已受到神經(jīng)科學、認知科學和臨床診斷等領域的極大

2、關(guān)注。
　　在fMRI動力學模型研究方面，本文在分析Friston的BOLD動力學模型的基礎上，結(jié)合Agnes Aubert所建立的電生理-代謝耦合模型,提出了一種擴展的BOLD動力學模型。該模型把腦的電活動和新陳代謝與血動力學模型的血流、血體積聯(lián)系起來，得到的各參數(shù)的理論曲線是合理的。對BOLD模型中輸入信號的研究結(jié)果表明，不同的輸入信號對模型的輸出有一定的影響。改進的模型能更好地模擬生理過程。
　　在腦靜態(tài)網(wǎng)絡研究方面，

3、fMRI為研究腦的功能活動和各個腦功能區(qū)的相互關(guān)系提供了一種有效的手段，不同腦功能區(qū)之間的活動方式是網(wǎng)絡模式的，它們共同執(zhí)行許多復雜的腦功能活動。腦靜態(tài)網(wǎng)絡就是這些網(wǎng)絡中的一種，它反映腦的本征活動和規(guī)律，是腦功能研究的基礎。本文采用整合鄰域相關(guān)分析的分級聚類方法來研究腦的靜態(tài)網(wǎng)絡。在分級聚類方法中，本文引入了一種新的度量各個類之間距離的方法，該方法能夠更好地利用功能磁共振數(shù)據(jù)的時間空間信息。和模型驅(qū)動方法相比，新的聚類方法不需要先驗信息