脑网络动态演化建模及稳定状态辨识方法研究

发布时间：2024-05-14 18:51

　　人类大脑本质上是不断变化的系统,基于静息态功能磁共振成像的脑网络重构技术为研究人脑提供了有力的支撑。目前大多数研究集中于对人脑静态特征的研究,而动态特性研究尚在起步阶段。由于在静息态功能磁共振成像数据采集过程中有各种影响因素,采集到的信号不会直接进入稳定阶段。目前,大多数基于静息态功能磁共振成像数据的研究总是采用经验值的方法统一移除前几个数据,但很少考虑具体的实验条件、被试状态和个体差异等因素的影响,这样的做法可能会导致实验结果不可靠。本文针对这个问题,从全脑脑区网络时空属性的全局性和系统性出发,以全脑脑区网络的动态特性为基础,给出了一种定量判断静息态功能磁共振成像(Resting State Functional Magnetic Resonance Imaging,rs-fMRI)数据中血氧水平依赖(Blood Oxygenation Level Dependent,BOLD)信号何时进入稳定状态的评判方法。该方法首先构建全脑脑区在单个时间采样点上的状态观测矩阵,然后通过无监督聚类获取其状态集,在此基础上采用自动机理论对脑网络的动态演化过程建立了时间模型,从而可以依据该模型对BOL...

【文章页数】：72 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1.1功能磁共振成像

图1.1功能磁共振成像文主要是运用功能磁共振成像技术来获取脑功能网络的数的fMRI指的是基于血氧水平依赖（bloodoxygenatiodent,BOLD）的fMRI。简称BOLD-fMRI，其原理主要是利白与含氧血红蛋白的磁敏感性差别来进....

图2.1磁共振数据处理流程

重复时间TR1500ms回波时间TE30ms采集矩阵64*64视野256mm*256mm扫描厚度4mm翻转角60采样时间点200层间距0mm对此信号进行预处理的过程如下：对取得的静息态fMRI原始图像数据采用预处理平台进行预处理，数据处理过程主要包括：层时间校正....

图2.2人脑三个方向的fMRI视图

人的大脑实质上是处在一个不断发生变化的状态当中，为了较为准确描述和更全面的理解人脑的特性，许多研究针对脑功能网络的动态性能展开了分析，为了提取在静息态下的动态脑功能网络，大多研究者采用滑动窗口技术方法，通过滑动窗口将整段的BOLD信号分割为若干个短信号，通过调整窗口尺寸的大小....

图2.3脑区连接图

图2.3脑区连接图在统计学中，相关分析(CorrelationAnalysis)以分析变量间的线性关系为主，是研究它们之间线性相关密切程度的一种统计方法。相关系数是用来表示两个变量之间亲密关系的程度的统计指标，通过它来确定变量间相关的密切程度和线性相关的方向。相关系数可以分....

本文编号：3973353