[发明专利]一种功能磁共振数据处理的脑区间协方差分析方法

说明书

技术领域

本发明涉及脑区之间相互作用和协同竞争的技术，特别是一种基于内部条件的脑区间协方差分析方法。

背景技术

自20世纪90年代初期，随着脑功能成像新技术的不断成熟和发展，国际上越来越多的科学家和实验室开始运用功能磁共振成像（functional magnetic resonance imaging，fMRI）技术来研究大脑的高级神经活动。脑功能磁共振成像主要是依据血流的第三性与血氧水平依赖性(Blood Oxygenation-Level Dependent,BOLD)对比度增强的原理进行成像，是目前人们掌握的有效的无侵入、可精确定位脑功能活动的研究手段。具有很高的空间分辨率和存在进一步提高时间分辨率的潜力，非常适合神经活动的时空分析和脑的高级功能研究，已经受到神经、认知和临床等领域的极大关注。

目前最流行的处理方式是使用统计的方法和体素聚类技术，一般采用对磁共振图像的分割和配准、脑功能的定量分析、独立成分分析和支持向量机等方法对脑功能活动的图像进行研究。实验结果通常是“fMRI扫描脑区R的激活在给定任务T1时要比T2时的高”或单纯确定哪些脑区参与了认知加工，但对于从整体和动态角度考察认知过程中参与的脑区以及脑区间的反应模式和时空关系，并建立脑内信息加工的相关网络与模型，相对研究较少。如果只得到不同脑区的激活图谱，很难解决我们在认知研究中所遇到的问题，如激活脑区间的相互作用及活动规律（与任务相关的特定网络与模式）等。

发明内容

为解决现有技术存在的上述问题，本发明要设计一种可以计算得出脑区间的相互作用和协同竞争关系的方法。

为了实现上述目的，本发明的技术方案如下：功能磁共振数据处理的WICA方法，包括以下内容：

A、脑数据的预处理

预处理是首先消除个体差异，得到统计参数图像；然后根据图像划定感兴趣区。使用SPM(statistical parametric mapping)软件包对脑图进行配准和标准化。根据实验设计，指定估计模型得到统计结果。然后根据激活脑区的分布情况，找出这些激活区的精确的解剖部位，划定感兴趣区。

设脑图中圈定M个感兴趣区，实验中采集N帧图像，则脑图中的信号值可用以下矩阵来表示：

Si=Si,1,1Si,1,2······Si,1,NSi,2,1Si,2,2······Si,2,N············Si,M,1Si,M,2······Si,M,N]]>