基于自适应区域增长的fMRI脑功能激活区检测

发布时间：2017-07-03 17:01

  本文关键词：基于自适应区域增长的fMRI脑功能激活区检测

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【摘要】：区域增长作为一种有效的功能磁共振(fMRI)分析方法,由于受到诸如噪声、生长准则等因素的影响,限制了它在脑功能激活区检测方面的应用与发展。为了克服这些问题,提出一种自适应的区域增长方法,用于fMRI脑功能激活区的检测。该方法首先利用主成分分析(PCA)对预处理后的图像进行降噪;然后通过裂分合并与模板匹配相结合的方法自动获取初始生长点;最后使用典型相关系数和皮尔森相关系数作为生长准则进行区域增长。通过模拟数据实验和真实数据实验验证了该方法的有效性。实验结果表明,相比于其他的fMRI分析方法(如ICA、SPM和基于裂分合并的区域增长方法),自适应区域增长方法能够获得更加准确有效的结果。而且该方法还能应用到静息态数据的分析中,进一步证明了该方法的可行性与有效性。综上,自适应区域增长方法能够拓宽区域增长在功能磁共振数据分析中的应用。
【作者单位】： 上海海事大学信息工程学院;
【关键词】： 区域增长 裂分合并 皮尔森相关系数 典型相关系数 功能磁共振成像
【基金】：上海科委重点项目(14590501700)
【分类号】：R445.2;TP391.41
【正文快照】： 0引言区域增长是一种传统的图像分割方法,其基本思想是将具有相似性质的像素合并构成区域[1]。在真实的功能磁共振数据中,神经元的活动往往是以团簇的形式出现的,也就是说,真正的激活区更有可能是一些空间相连的体素的集合,而不是单个的体素。2003年,区域增长方法就已经运用在

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