[发明专利]基于傅里叶同步压缩变换可靠划分脑低频波动子区域方法

权利要求书

1.基于傅里叶同步压缩变换可靠划分脑低频波动子区域方法，其特征在于，该方法包含以下步骤：

步骤1：划分出低频区域，找寻不同时刻下，被试的相同状态所提取的并集低频振幅的区域，区域的选择采用传统的ALFF方法，同时去除了一些噪音区域，并选择校验较为严格的区域；

步骤2：对预处理的功能核磁共振的信号进行时频重构，转化到时频域之中，获取相关的时间——频率——功率谱图，形成核磁共振信号的时频数据集合；

步骤3：基于时频动态相关性角度，利用不同体素在时间——频率上的动态同步性，采用ATGP-Kmeans适配FSST数据，进行相关系数计算，完成聚类，再映射到空间脑图谱中，观察空间中不同脑区的关联。

2.根据权利要求1所述的基于傅里叶同步压缩变换可靠划分脑低频波动子区域方法，其特征在于：所述步骤1中对分类区域的选择，采用低频区域作为研究区域。

3.根据权利要求1所述的基于傅里叶同步压缩变换可靠划分脑低频波动子区域方法，其特征在于：所述步骤2和步骤3中通过对数据的时频重构，引入适配的分类算法，对数据进行聚类，再映射到空间中，研究不同脑区体现在空间上的时频联系。

4.根据权利要求1所述的基于傅里叶同步压缩变换可靠划分脑低频波动子区域方法，其特征在于：所述步骤1中区域的选择采用传统的ALFF方法公式为：a_k(f_k)，b_k(f_k)分别为实部与虚部。

5.根据权利要求1所述的基于傅里叶同步压缩变换可靠划分脑低频波动子区域方法，其特征在于：所述步骤1中的去除了一些噪音区域，并选择校验较为严格的区域；

为样本平均数，为样本标准偏差，n为样本数，该统计量t在零假说：μ＝μ0为真的条件下服从自由度为n的t分布。

6.根据权利要求1所述的基于傅里叶同步压缩变换可靠划分脑低频波动子区域方法，其特征在于：所述步骤步骤2中对预处理的功能核磁共振的信号进行时频重构的公式为：转化到时频域之中，获取相关的时间——频率——功率谱图；信号f(t)是有多个f_k(t)组成，STFT主要的脊在(t,φ′_k(t))，可以近似的用替代φ′_k(t)。

7.根据权利要求1所述的基于傅里叶同步压缩变换可靠划分脑低频波动子区域方法，其特征在于：所述步骤3中基于时频动态相关性角度，利用不同体素在时间——频率上的动态同步性，以及脑的局部相关性原理，采用聚类的手段处理这些低频体素信号，由于这些信号的冗余与繁杂性质，引入ATGP算法：t₁＝arg{max_r[r^Tr]}，r是要观察的所有体素，将U^T设为U的伪逆，作为Kmeans的初始类心选择算法，采用ATGP-Kmeans适配FSST数据，最小化损失函数：

8.根据权利要求1所述的基于傅里叶同步压缩变换可靠划分脑低频波动子区域方法，其特征在于：所述步骤3中的进行相关系数计算从而完成聚类，其中选择采用相关系数计算：重新选择类心：直到达到最大距离完成聚类，再映射到空间脑图谱中，观察空间中不同脑区的关联。