[发明专利]一种静息态人脑默认网络功能与结构耦合分析方法

说明书

本发明涉及神经信号处理技术，具体涉及一种静息态人脑默认网络功能与结构耦合分析方法，以大脑功能磁共振fMRI和结构磁共振DTI数据为研究对象，采集数据后，进行数据的预处理，保证数据的一致性，首先提取大脑默认网络各个成分，计算两两成分之间的功能连接值和结构连接值，再计算功能连接和结构连接之间的耦合值，采用独立样本t检验比较精神分裂症患者和健康者之间的差异，来研究精神分裂症患者大脑的功能和结构协调性的异常变化。该分析方法可反映人脑默认网络两个成分之间功能及结构的契合程度、协调程度，以此来研究不同的活动、刺激或者疾病情况下默认网络各个脑区的连接特征、功能和结构协调特征，具有较高的应用价值。

技术领域

本发明属于神经信号处理技术领域，特别涉及一种静息态人脑默认网络功能与结构耦合分析方法。

背景技术

脑是由空间上相互独立的区域通过特殊的连接方式所组成的复杂网络^[1]。截至目前，国内外研究者借助现代“在体”脑影像技术及计算机信息学科的图像、信号数据处理方法，已经检测到了诸多种脑网络，其中一个研究得较为广泛的是默认网络(default modenetwork)^[2]。人脑默认网络的假说最初是由Raichle等人^[3]在2001年基于正电子发射断层扫描(positron emission tomography,PET)数据首次提出，该假说认为人脑在未执行任何任务的静息状态时一些特定的脑区存在着有规律的功能活动，并将这些脑区组成的功能网络叫做默认网络。在这里默认模式(default mode)指的是大脑在静息(或安静)状态下的内在功能模式。所谓的“静息态”指的是人脑的警觉或清醒状态，该状态下人脑无须执行需要集中注意力的任务。默认网络的主要组成脑区包括两个重要节点，即扣带回及楔前叶(posterior cingulate cortex/precuneus,PCC/PCUN)和内侧前额叶皮质(medialprefrontal cortex,mPFC)，以及双侧角回(angular gyrus,AG)、内侧颞叶(medialtemporal lobe,mTL)等其它重要区域^[4]。这些组成默认网络的重要区域都被发现与人类神经、精神疾病有关^[5-7]。此外，大量研究表明默认网络与人脑某些特殊的认知功能有关，如工作记忆能力^[8]。因此，默认网络假说一经提出，便成为神经精神疾病研究的热点^[2]。

人脑默认网络内部功能连接^[9-13]以及纤维解剖连接即结构连接模式^[14]已被分别刻画，但是现有研究仍缺乏对功能与结构连接两者之间的耦合模式的刻画。

发明内容

针对背景技术存在的问题，本发明提供提出一种对大脑默认网络的功能与结构连接进行耦合模式构建以后，实现对大脑默认网络内部功能与结构多模态的连接特征进行分析研究的方法。

为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：一种静息态人脑默认网络功能与结构耦合分析方法，包括以下步骤：

步骤1、采集健康受试者和精神分裂症受试者的磁共振脑图像；脑图像包括功能图像fMRI和结构图像DTI；

步骤2、对所采集脑图像进行预处理；

步骤3、采用独立成分分析法ICA提取和识别默认网络各个组成部分；

步骤4、计算默认网络各成分之间的功能连接值；

步骤5、提取默认网络各成分之间连接的白质纤维束；

步骤6、计算每两个成分之间纤维束的平均FA值，作为默认网络每两个成分之间的结构连接值；

步骤7、计算功能连接和结构连接的耦合值；