基于自適應先驗信息指導的腦功能連通性檢測系統和方法技術方案

本發明專利技術涉及一種基于自適應先驗信息指導下的腦功能連通性檢測系統，以及利用該系統實現的腦功能連通性檢測方法。該方法包含：S1、利用獨立成分分析方法對由同一面罩采集到的組被試中的每個單被試的功能磁共振數據單獨進行盲源信號分離，得到每個單被試所對應的獨立功能成分；S2、從每個單被試對應的功能成分中提取用來指導組單被試水平上的功能磁共振數據分析的自適應先驗信息；S3、利用自適應先驗信息，基于多目標優化框架，結合權重求和算法和快速不動點算法，對組被試水平上的功能磁共振數據進行盲源信號分離，得到反映組中所有被試共性的組功能成分，完成腦功能連通性檢測。本發明專利技術能更準確地定位腦功能連通區域。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術涉及一種腦功能連通性的檢測系統和方法，具體是指一種基于自適應先驗 信息指導的腦功能連通性檢測系統和方法，屬于基于功能磁共振成像技術的盲源信號分離 技術。
技術介紹
功能磁共振成像技術是20世紀90年代開始興起的一種新型的磁共振成像技術。 該技術結合了功能、解剖和影像三方面的信息，不僅能顯示腦功能激活區的部位、大小和范 圍，而且可直接顯示激活區所在的確切解剖位置，為傳統的磁共振技術從單一的形態結構 研宄到形態與功能相結合的系統研宄提供了強有力的技術支持。此外功能磁共振成像技術 還具有諸如無創傷性、無放射性、可多次重復操作等許多其他的優越特性，并且與其他非介 入性的腦功能定位技術相比，具有較高的時間和空間分辨率。因此該功能磁共振成像技術 被廣泛應用于人腦功能區的研宄，為對人腦功能連通性的檢測、神經認知的研宄、腦科疾病 及心理疾病的診斷等提供了有利的技術保障。 在利用功能磁共振成像技術進行腦功能連通性檢測的研宄中，高效、準確的處理 高維功能磁共振數據的分析方法起到了至關重要的作用。雖然當前存在許多處理功能磁共 振成像數據的分析方法，如相關方法、聚類方法、獨立成分分析方法以及稀疏方法等，并且 它們在一定程度上都能實現對腦功能連通性的檢測，但是在應用過程中還是都存在各自的 不足與缺陷，對腦功能性檢測的準確性還待進一步提高。例如，模糊聚類分析法受制于迭代 速度、模糊指數以及功能區估計個數的限制；獨立成分分析法需要較強的功能源信號的相 互獨立假設，從而限制了其在功能連通區域的檢測能力。 因此，針對現有的利用功能磁共振成像數據進行腦功能性檢測方法的技術還有待 進一步發展與提高，需要在更加深入研宄的基礎上，提出更加完善的技術方案。
技術實現思路
本專利技術的目的是提供一種基于自適應先驗信息指導下的腦功能連通性檢測系統 和方法，通過利用已知的組被試中的功能磁共振成像數據，挖掘出隱含的自適應先驗信息， 并利用該先驗信息來指導組被試水平上的腦功能連通性檢測，更準確地定位腦功能連通區 域。 為實現上述目的，本專利技術提供一種基于自適應先驗信息指導下的腦功能連通性檢 測系統，包含：單被試水平上的功能磁共振數據分析模塊，其與用于采集組被試中的各個單 被試的功能磁共振數據的面罩相連，利用獨立成分分析方法對組被試中的每個單被試的功 能磁共振數據單獨進行盲源信號分離，得到每個單被試所對應的獨立功能成分；自適應先 驗信息的提取模塊，其與所述的單被試水平上的功能磁共振數據分析模塊相連，利用主成 分分析方法從每個單被試所對應的功能成分中提取用來指導組單被試水平上的功能磁共 振數據分析的自適應先驗信息；自適應先驗信息指導的組被試水平上的功能磁共振數據分 析模塊，其與所述的自適應先驗信息的提取模塊相連，利用自適應先驗信息，基于多目標優 化框架，結合權重求和算法和快速不動點算法，對組被試水平上的功能磁共振數據進行盲 源信號分離，得到反映組中所有被試共性的組功能成分。 所述的自適應先驗信息的提取模塊包含：功能成分選擇模塊，其與所述的單被試 水平上的功能磁共振數據分析模塊相連，從組被試中的每個單被試的功能獨立成分中選擇 所需的功能成分，并構成一個成分矩陣；成分矩陣分析模塊，其分別與所述的功能成分選擇 模塊以及自適應先驗信息指導的組被試水平上的功能磁共振數據分析模塊相連，對成分矩 陣分析后得到主成分，并且在給定的閾值下找出該主成分中的激活區域，并選取該主成分 中對應于激活區域的部分信息，該部分信息即為被用來指導組被試水平上的功能磁共振數 據分析的自適應先驗信息。 本專利技術還提供一種基于自適應先驗信息指導下的腦功能連通性檢測方法，具體包 含以下步驟： 51、 單被試水平上的功能磁共振數據分析：利用獨立成分分析方法對由同一面罩采集 到的組被試中的每個單被試的功能磁共振數據單獨進行盲源信號分離，得到每個單被試所 對應的獨立功能成分； 52、 自適應先驗信息的提?。豪弥鞒煞址治龇椒?，從Sl中得到的每個單被試所對應 的功能成分中提取用來指導組單被試水平上的功能磁共振數據分析的自適應先驗信息； 53、 先驗信息指導下的組被試水平上的功能磁共振數據分析：利用S2中得到的自適應 先驗信息，基于多目標優化框架，結合權重求和算法和快速不動點算法，對組被試水平上的 功能磁共振數據進行盲源信號分離，得到反映組中所有被試共性的組功能成分，完成腦功 能連通性檢測。 所述的Sl中，對某一個單被試的功能磁共振數據進行盲源信號分離的方法，具體 包含以下步驟： S11、由N個相互獨立源信號'經過大小為MXN的混合矩陣A線 性混合產生某個被試的功能磁共振數據，即在不考慮噪聲的情況下為 X=AS，其中，M > N，X為一個大小為MXN的矩陣，M表示功能磁共振數據的個數，V表示包含 在面罩中的大腦體素個數； S12、利用源信號S的獨立性，從功能磁共振數據X中計算出一個NXM的解混矩陣W，使 得通過Y=WX求出的獲得該被試所對 應的獨立功能成分Y。 所述的S2中，具體包含以下步驟： 521、 從Sl中獲得的組被試中的每個單被試的功能獨立成分中選擇所需的功能成分， 并構成一個成分矩陣； 522、 對S21中獲得的成分矩陣分析后得到主成分，并且在給定的閾值下找出該主成分 中的激活區域，并選取該主成分中對應于激活區域的部分信息，該部分信息即為被用來指 導組被試水平上的功能磁共振數據分析的自適應先驗信息。 所述的S21中，具體包含以下步驟： 5211、 從組被試中的每個單被試的功能獨立成分Y中選擇所需的功能成分Yi,其中，Yi 為視覺網絡成分、聽覺網絡成分、運動網絡成分或默認網絡成分； 5212、 將從每個單被試中選出的功能成分Yi作為行向量，組合構成一個成分矩陣R，R 為一個大小為nXV的矩陣，η為組被試中的單被試的數量。 所述的S22中，具體包含以下步驟： 5221、 計算成分矩陣R的相關矩陣G = EI^RRtI;求出C的特征值與相應的特征向量，并 且從中選出最大的特征值λmax及相應的特征向量e λ;根據P = el* R，計算得到R的主成分 P ； 5222、 根據給定的閾值求出主成分P中的激活區域，把P中對應于激活區域以外部分的 值置為〇,僅保留P中對應于激活區域的信息，其即為用來指導組被試水平上的功能磁共振 數據分析的自適應先驗信息。 所述的S3中，具體包含以下步驟： 531、 同時優化兩個目標函數，其中一個目標函數是用來度量源信號獨立性的目標函 數，另一個目標函數是用來度量源信號與上述先驗信息之間近似度的目標函數； 532、 采用權重求和算法，分別賦予每個目標函數一個權重，且這兩個目標函數的權重 的和為1 ; 533、 基于時間級聯方法，即按時間維度級聯組中所有被試的功能磁共振數據的基礎 上，利用快速不動點算法求解上述的單目標優化問題，得到反映組中所有被試共性的組功 能成分，完成腦功能連通性檢測。 綜上所述，本專利技術所提供的基于自適應先驗信息指導下的腦功能連通性檢測系統 和方法，與現有的功能磁共振數據的處理分析方法相比，具有以下優點和有益效果： 1、通過利用組被試中的功能磁共振數據，通過完全數據驅動的先驗信息提取方法，能 自適應的從已有的組被試功能磁共振數本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種基于自適應先驗信息指導下的腦功能連通性檢測系統，其特征在于，包含：單被試水平上的功能磁共振數據分析模塊（1），其與用于采集組被試中的各個單被試的功能磁共振數據的面罩相連，利用獨立成分分析方法對組被試中的每個單被試的功能磁共振數據單獨進行盲源信號分離，得到每個單被試所對應的獨立功能成分；自適應先驗信息的提取模塊（2），其與所述的單被試水平上的功能磁共振數據分析模塊（1）相連，利用主成分分析方法從每個單被試所對應的功能成分中提取用來指導組單被試水平上的功能磁共振數據分析的自適應先驗信息；自適應先驗信息指導的組被試水平上的功能磁共振數據分析模塊（3），其與所述的自適應先驗信息的提取模塊（2）相連，利用自適應先驗信息，基于多目標優化框架，結合權重求和算法和快速不動點算法，對組被試水平上的功能磁共振數據進行盲源信號分離，得到反映組中所有被試共性的組功能成分。

【技術特征摘要】

【專利技術屬性】
技術研發人員：石玉虎，曾衛明，王倪傳，李敏，劉瑛華，
申請(專利權)人：上海海事大學，
類型：發明
國別省市：上海;31