本发明属于脑网络,尤其涉及一种基于静息态磁共振成像数据的脑区功能连接分析系统。
背景技术:
1、本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息,不必然构成在先技术。
2、功能性磁共振成像fmri过去二十年的时间里已成为研究人类大脑功能最常用的方法。fmri是一种利用磁共振成像来测量大脑活动的技术,通过测量血液局部氧合的变化,进而反映局部大脑活动的量。fmri数据的分析极其复杂,需要使用信号和图像处理以及统计等复杂技术,以便从原始数据分析得到统计结果,统计结果通常使用统计图表的方式,显示哪些大脑区域对某些特定的操作做出反应,如:心理或知觉功能的调节。其中,静息态fmri(rs-fmri)是一种评估静息或任务消极状态(当未执行明确任务时)下,大脑区域之间发生相互作用的fmri方法,通过rs-fmri方法的应用,目前已经确定许多静息态大脑网络,如:默认模式网络。另外,rs-fmri数据的采集过程中,只需要受试者处于静息状态,不需要进行视觉、听觉、触觉等任务性刺激,所以,基于rs-fmri方法实施的便利优势,rs-fmri被广泛应用于精神分裂症、抑郁障碍症、双相情绪障碍症、少儿多动症等多种精神类疾病的诊断治疗过程中。
3、现在有多种软件包可用于处理和分析功能磁共振成像数据,另外,针对功能磁共振成像数据分析的也有很多效果显著的研究。但是,总结现有软件包和算法研究成果,针对rs-fmri数据的分析普遍存在以下不足:(1)忽视了fmri数据符合线性时不变性系统的原则,不能很好地处理信号重叠的情况;(2)对fmri数据的分析普遍使用皮尔逊相处系数pcc方法计算脑区之间的功能相关性,不能处理时序信号偏移造成的噪声干扰;(3)针对fmri数据分析结果的可视化展示普遍缺少多粒度和多视角的可视设计。
技术实现思路
1、为克服上述现有技术的不足,本发明提供了一种基于静息态磁共振成像数据的脑区功能连接分析系统,基于脑功能磁共振成像信号线性时不变的特性,采用定步长的滑动窗口对时序数据进行处理,将基于动态规整算法得到的时序相关系数矩阵和皮尔逊相关系数矩阵组合应用,能有效解决不同脑区的血氧水平依赖信号激发和回归周期不同,带来的磁共振成像时序信号偏移的问题,同时也能有效减小血氧水平依赖噪声信号带来的干扰。
2、为实现上述目的,本发明的第一个方面提供一种基于静息态磁共振成像数据的脑区功能连接分析系统,包括:
3、预处理模块,其被配置为:获取静息态脑功能磁共振图像并进行预处理;
4、信号切片模块,其被配置为:基于预处理后的静息态脑功能磁共振图像计算各个脑分区的时序数据,采用定步长的滑动窗口对各个脑区的时序数据进行切片处理,其中,根据静息态脑功能磁共振图像中血氧水平依赖信号从激发到峰值再回归基线的时序变化确定所述滑动窗口的定步长;
5、第一系数计算模块,其被配置为:基于切片处理后的时序数据采用动态时间规整算法计算两两脑区的时序相关系数矩阵;
6、第二系数计算模块,其被配置为:基于切片处理前的原始时序数据计算两两脑区的皮尔逊相关系数矩阵;
7、融合模块,其被配置为:将所述时序相关系数矩阵和所述皮尔逊相关系数矩阵进行联合,进行脑区功能分析。
8、本发明的第二个方面提供一种计算机设备,包括:处理器、存储器和总线,所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令,当计算机设备运行时,所述处理器与所述存储器之间通过总线通信,所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如下步骤:
9、获取静息态脑功能磁共振图像并进行预处理;
10、基于预处理后的静息态脑功能磁共振图像计算各个脑分区的时序数据,采用定步长的滑动窗口对各个脑区的时序数据进行切片处理,其中,根据静息态脑功能磁共振图像中血氧水平依赖信号从激发到峰值再回归基线的时序变化确定所述滑动窗口的定步长;
11、基于切片处理后的时序数据采用动态时间规整算法计算两两脑区的时序相关系数矩阵;
12、基于切片处理前的原始时序数据计算两两脑区的皮尔逊相关系数矩阵;
13、将所述时序相关系数矩阵和所述皮尔逊相关系数矩阵进行联合,进行脑区功能分析。
14、本发明的第三个方面提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器运行时执行如下步骤:
15、获取静息态脑功能磁共振图像并进行预处理;
16、基于预处理后的静息态脑功能磁共振图像计算各个脑分区的时序数据,采用定步长的滑动窗口对各个脑区的时序数据进行切片处理,其中,根据静息态脑功能磁共振图像中血氧水平依赖信号从激发到峰值再回归基线的时序变化确定所述滑动窗口的定步长;
17、基于切片处理后的时序数据采用动态时间规整算法计算两两脑区的时序相关系数矩阵;
18、基于切片处理前的原始时序数据计算两两脑区的皮尔逊相关系数矩阵;
19、将所述时序相关系数矩阵和所述皮尔逊相关系数矩阵进行联合,进行脑区功能分析。
20、以上一个或多个技术方案存在以下有益效果:
21、在本发明中,基于脑功能磁共振成像信号线性时不变的特性,采用定步长的滑动窗口对时序数据进行处理,运用了血氧水平依赖信号从激发到峰值再回归基线的时序变化确定滑动窗口的定步长,实现对脑区时序数据的切片处理,采用动态规整算法计算两两脑区的切片后的时序数据,基于皮尔逊相关系数算法计算两两脑区的切片前的时序数据,将得到的时序相关系数矩阵和皮尔逊相关系数矩阵组合应用,能有效解决不同脑区的血氧水平依赖信号激发和回归周期不同,带来的磁共振成像时序信号偏移的问题,同时也能有效减小血氧水平依赖噪声信号带来的干扰。
22、本发明附加方面的优点将在下面的描述中部分给出,部分将从下面的描述中变得明显,或通过本发明的实践了解到。
1.一种基于静息态磁共振成像数据的脑区功能连接分析系统,其特征在于,包括:
2.如权利要求1所述的一种基于静息态磁共振成像数据的脑区功能连接分析系统,其特征在于,在所述预处理模块中,对获取的静息态脑功能磁共振图像进行预处理,具体包括:
3.如权利要求2所述的一种基于静息态磁共振成像数据的脑区功能连接分析系统,其特征在于,在所述预处理模块中,基于静息态度下的低频振幅信号对静息态脑功能磁共振图像进行重建,具体为:
4.如权利要求1所述的一种基于静息态磁共振成像数据的脑区功能连接分析系统,其特征在于,在所述信号切片模块中,基于预处理后的静息态脑功能磁共振图像计算各个脑分区的时序数据,具体为:
5.如权利要求1所述的一种基于静息态磁共振成像数据的脑区功能连接分析系统,其特征在于,在所述信号切片模块中,根据静息态脑功能磁共振图像中血氧水平依赖信号从激发到峰值再回归基线的时序变化确定所述滑动窗口的宽度和定步长。
6.如权利要求1所述的一种基于静息态磁共振成像数据的脑区功能连接分析系统,其特征在于,在所述第一系数计算模块中,基于切片处理后的时序数据采用动态时间规整算法计算两两脑区的时序相关系数矩阵,具体为:对于经过滑动窗口处理得到脑区的时序数据,使用动态时间规整算法,对各个脑区进行两两相关系数计算,得到相关系数矩阵。
7.如权利要求1所述的一种基于静息态磁共振成像数据的脑区功能连接分析系统,其特征在于,在所述第二系数计算模块中,基于切片处理前的原始时序数据计算两两脑区的皮尔逊相关系数矩阵,具体为:对于切片处理前得到的脑区时序数据,利用皮尔逊相关系数算法两两计算得皮尔逊相关系数矩阵,根据所计算得到的皮尔逊相关系数矩阵组成全局相关系数矩阵。
8.如权利要求7所述的一种基于静息态磁共振成像数据的脑区功能连接分析系统,其特征在于,在所述融合模块中,基于切片处理前的原始时序数据,计算两两脑区的皮尔逊相关系数矩阵,组成全局相关系数矩阵,基于全局相关系数矩阵和动态时间规整算法计算的相关系数矩阵序列,采用在全局相关系数矩阵中交互选取单元格的方式,选中对应的两个脑区在动态时间规整算法计算的相关系数矩阵序列中的单元格,并使用折线图的方式显示矩阵序列对应的值。
9.一种计算机设备,其特征在于,包括:处理器、存储器和总线,所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令,当计算机设备运行时,所述处理器与所述存储器之间通过总线通信,所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如下步骤:
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器运行时执行如下步骤: