静息态功能磁共振（RS-fMRI）信号数据处理与统计分析软件开发

发布时间：2017-04-11 20:21

  本文关键词：静息态功能磁共振（RS-fMRI）信号数据处理与统计分析软件开发，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：静息态功能磁共振(resting-state functional magnetic resonance, RS-fMRI)成像技术广泛的应用于神经科学研究和临床医学研究中,随着RS-fMRI的应用,RS-fMRI数据处理方法也层出不穷,对各种数据处理软件的要求也越来越高,对神经机制的研究也越来越深入,研究范式也不再局限于传统的组块设计(Block),研究者提出了一些新的研究范式(持续范式)来探究大脑神经机制。在对RS-fMRI数据处理方法深入研究的基础和数据处理软件充分掌握的基础上,本文主要研究两个问题,其一是用持续手指压力反馈范式研究运动反馈的神经机制，借鉴RS-fMRI数据的常用分析方法局部一致性(ReHo)进行数据分析,比较分析真实反馈和虚假反馈两种任务状态下,在Slow-6 (0.0-0.01 Hz), Slow-5 (0.01-0.027 Hz), Slow-4 (0.027-0.073 Hz), Slow-3 (0.073-0.198Hz), 和 Slow-2 (0.198-0.25 Hz)五个频段上分析大脑的局部同步性,结果显示,发现不同子频段对ReHo指标的贡献有很大的差异,在极低频上ReHo指标反映了基底节(BG)脑区的运动控制功能。这些发现提供了在运动反馈神经机制上的新颖见解,在未来的局部同步性脑成像研究中,极低频(Slow-6)更加值得关注；其二,鉴于RS-fMRI研究只有少数的文章关注效应量，主要的原因是现在还没有一款实用的计算RS-fMRI数据效应量的软件包,为了使RS-fMRI数据处理和结果汇总更加方便,开发了基于MATLAB的程序包SEStMap,实现RS-fMRI数据双样本T检验、配对样本T检验、标准化效应量(SES)的计算,同时提供了同时查看T图和SES图的看图功能,团块详细信息读取功能。
【关键词】：静息态 频率 效应量 统计假设检验 方差分析 持续压力反馈
【学位授予单位】：杭州师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R445.2;TP317
【目录】：

• 致谢5-7
• 摘要7-8
• Abstract8-12
• 1. 绪论12-18
• 1.1 功能磁共振研究简介12-13
• 1.1.1 功能磁共振介绍12
• 1.1.2 静息态功能磁共振研究简介12-13
• 1.2 静息态功能磁共振研究常用方法13-15
• 1.2.1 功能连接functional connectivity(FC)13-14
• 1) 种子点功能连接方法13-14
• 2) 聚类分析14
• 1.2.2 独立成分分析(independent components analysis,ICA)14
• 1.2.3 低频振幅振荡(Amplitude of the low frequency fluctuations,ALFF)14-15
• 1.2.4 局部一致性(Regional homogeneity,ReHo)15
• 1.3 静息态磁共振数据分析常用统计方法15-17
• 1.3.1 统计假设检验15-16
• 1.3.2 方差分析16-17
• 1.4 研究方向17-18
• 2. 研究一：基于持续手指压力反馈分析不同频段下大脑脑区局部一致性的fMRI实验研究18-28
• 2.1 问题描述18
• 2.2 简介18-19
• 2.3 实验材料和方法19-21
• 2.3.1 实验参与者19-20
• 2.3.2 实验设计20
• 2.3.3 fMRI图像采集20-21
• 2.4 数据分析21-22
• 2.4.1 预处理21
• 2.4.2 局部一致性(ReHo)分析21-22
• 2.5 结果22-25
• 2.6 讨论25-27
• 2.7 本章小结27-28
• 3. 研究二：MATLAB GUI设计：计算静息态功能磁共振图像数据效应量(Effect size)的工具包28-42
• 3.1 问题描述28
• 3.2 前言28-31
• 3.3 算法31-35
• 3.3.1 计算两个独立样本的标准化效应量31-32
• 3.3.2 计算配对样本组的标准化效应量32-34
• 3.3.3 工具包的编写和‘t to effect size’计算器34-35
• 3.4 应用35-36
• 3.5 实例：应用SEStMap分析RS-fMRI数据36-37
• 3.5.1 数据描述36-37
• 3.5.2 预处理和ALFF计算37
• 3.5.3 统计分析和效应量计算37
• 3.6 结果37-40
• 3.7 讨论40-41
• 3.8 本章小结41-42
• 4. 总结和展望42-44
• 参考文献44-50
• 个人简历及在校期间所取得的科研成果50

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