[发明专利]一种基于功能核磁共振成像的术前语言区定位方法及系统

权利要求书

1.一种基于功能核磁共振成像的术前语言区定位方法，其特征在于，包括：

S1、在待测人员观影时进行功能核磁共振图像扫描，获取观影模式FMRI数据，同时扫描大脑三维高分辨率结构核磁共振图像MPRAGE；

S2、对所述观影模式FMRI、MPRAGE进行预处理，得到预处理后的数据；

S3、并对预处理后的数据进行空间维度和时域维度神经信息的提取分析，完成大脑语言区定位；

所述S2包括：

将所述观影模式FMRI数据进行格式转换，对转换格式后的所述观影模式FMRI数据进行头部矫正；

获取经过头动矫正后的观影模式FMRI数据，根据每个时间点的头动参数进行头动-时间曲线重建，然后鉴定出离群体素并将其剔除；

所述S2还包括对所述MPRAGE进行处理，将处理后的数据配准到蒙特利尔标准空间，并获取反转换矩阵；

其中所述S2具体包括：fMRI数据预处理包含以下几个步骤：

S201、数据转换，将原始DICOM文件格式转换成可分析数据NIFTI格式；

S202、头动矫正，对转换后的FMRI数据进行6个方向的刚体转换方法将所有时间点图像与FMRI数据第一个时间点图像进行对齐，并根据头动校正曲线，将头动平移＜2.0mm且旋转移动＜2.0°者纳入；

S203、离群体素的探测基于伪影检测工具，排除异常扫描值并进行识别，同时将离群体素剔除；离群体素定义为相对框架位移大于0.9mm或者全脑信号改变大于5个标准差，如离群体素时间点之和大于总时间点的20％，该研究被试将被剔除该实验；

S204、大脑功能核磁图像与结构核磁图像进行配准，为了拟补功能影像数据的低空间分辨率，调整功能影像数据体素的空间位置；

S205、选择全宽半高6毫米平滑核对所述预处理后的所述观影模式FMRI数据进行空间平滑处理；对平滑处理后的所述观影模式FMRI数据的时间信号采用高通滤波器进行滤波，带宽为0.005至0.09， 以减小噪声和配准过程中产生的微小偏差，但是平滑核的选择至关重要，过大则容易产生假阳性；

S206、高通滤波，时间信号采用带通滤波，带宽为0.005至0.09，滤除信号中的高频生理噪声，对经过以上预处理的所述观影模式FMRI数据进行非线性配准到结构核磁共振图像空间；

结构核磁共振数据MPRAGE序列进行处理包括：

S301、采用非局部平均滤波模型去除背景噪声；

S302、采用基于最小二乘法的B样条曲面拟合函数进行场强非均匀性矫正；

S303、去除颅骨：使用可变形模型，该模型通过应用一组局部自适应模型力而逐渐改进以判别大脑表面；

S304、将经过S301-S303处理后的图像分割为灰质、白质和脑脊液；

S305、将S301-S304处理后的数据进行非线性转换到蒙特利尔标准空间，并获取反转换矩阵；

观影模式fMRI刺激任务共7分钟，主要有7个影视片段组成，影视片段来源于《家有儿女》情景剧里的言语对话场景，每个片段5-119秒，总时长5分54秒，中间有6个无言语对话的室内室外场景片段，每个片段持续4-25秒，总时长1分6秒；脑损伤患者在指导语的引导下进入观影模式，观影结束后再评估和记录病人对于观影内容的理解程度；

识别出语言网络的成分包括：

基于脑肿瘤患者的所有独立成分和额颞叶语言区空间模板、时域模板对比，获得最优匹配成分，即为主语言成分；基于脑肿瘤患者的所有独立成分和顶下小叶语言区空间模板、时域模板对比，获得最优匹配成分，即为次语言成分；基于所述主语言成分和次语言成分获得语言区定位；

时域模板包括两个语言响应模型，即额颞皮层响应模型和顶叶皮层响应模型，语言响应模型基于60个健康正常人的观影模式fMRI数据的时间序列叠加平均获得；语言网络主成分为额颞皮层响应模型时间序列高度相关的成分，语言网络主成分为顶叶皮层响应模型时间序列高度相关的成分，语言网络主成分及语言网络主成分的选择基于以下标准：时间与空间相关性系数在所有成分中排列前五，成分稳定指数大于0.8。