格兰杰因果分析方法及其在fMR数据中的运用

发布时间：2017-03-17 09:00

  本文关键词：格兰杰因果分析方法及其在fMR数据中的运用，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：自20世纪90年代以来，以血氧水平依赖的功能磁共振成像（blood oxygenationlevel dependent functional magnetic resonance imaging，BOLD fMRI）技术为代表的脑功能成像技术及相关数据分析方法得到了广泛地应用，为人类探究大脑神经信息提供了新的方法。研究表明可以根据血氧水平的变化来间接的追踪大脑信息的流向，因此新的研究思路开始用大脑网络中的信息流动来描述大脑的功能整合与功能分离，即功能连通性研究，用于探讨不同脑功能区域之间的相互作用。 本文以格兰杰因果分析方法在功能磁共振数据的应用为目的，对当前分析方法的不足之处进行补充和改进。所做工作如下： 1.基于小波分频段的格兰杰因果分析：本文运用小波分频段的方法对功能磁共振ROI信号进行小波分解、重建，，将低频重建信号进行格兰杰因果分析，更加真实的反映了原始信号的特征，提高了格兰杰因果分析的准确性。 2.基于盲去卷积的格兰杰因果分析方法：根据静息状态下大脑的自发放电类似于任务状态下的激活这一假说，我们通过阀值来判断峰值，进一步考虑时延等参数，在不需要先验知识的情况下提取血液动力学函数，进而去卷积。这种方法简单易行，并在格兰杰因果分析方法中证实其有效性。 3.基于偏条件格兰杰因果分析方法：本文采用信息论等知识，结合在高斯条件下格兰杰因果与传递熵是完全等价这一假说，通过计算互信息来间接计算格兰杰因果，有效地解决了由于条件集大带来的伪因果、计算量大的问题。 4.最后，运用改进的偏条件格兰杰因果分析对象棋大师与象棋新手进行了简要的分析，探讨认为大师组信息交互更多，功能模块性更强。
【关键词】：有效连接 格兰杰因果 去卷积 小波分频段 偏条件格兰杰因
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：R310;TN911.7
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-15
• 1.1 研究背景和意义10-11
• 1.2 格兰杰因果分析概述11-14
• 1.3 本文主要工作14
• 1.4 本论文的结构安排14-15
• 第二章 格兰杰因果分析方法概述15-24
• 2.1 因果理论16-18
• 2.1.1 两变量格兰杰因果16-17
• 2.1.2 多变量格兰杰因果17-18
• 2.2 格兰杰因果分析方法数据处理流程18-21
• 2.2.1 图像预处理18-19
• 2.2.2 时间序列提取19
• 2.2.2.1 定义节点19
• 2.2.2.2 提取时间序列19
• 2.2.3 时间序列预处理19-20
• 2.2.3.1 去漂移19
• 2.2.3.2 稳定性检测19-20
• 2.2.4 因果分析20-21
• 2.2.4.1 回归模型阶数20-21
• 2.2.4.2 因果理论21
• 2.3 格兰杰因果分析方法中存在的问题21-23
• 2.3.1 小波分频段21
• 2.3.2 盲去卷积21-23
• 2.3.3 偏条件格兰杰因果23
• 2.4 本章小结23-24
• 第三章 格兰杰因果分析方法的改进24-42
• 3.1 基于小波分频段的格兰杰因果分析方法24-30
• 3.1.1 相关原理24-26
• 3.1.2 仿真研究26-30
• 3.2 基于盲去卷积的格兰杰因果分析方法30-35
• 3.2.1 相关原理30-32
• 3.2.2 仿真研究32-35
• 3.3 基于偏条件的格兰杰因果分析方法35-42
• 3.3.1 相关原理35-38
• 3.3.2 仿真研究38-42
• 第四章 ：格兰杰因果在 FMRI 数据中的应用42-51
• 4.1 材料与方法42-43
• 4.1.1 研究对象42
• 4.1.2 数据处理42-43
• 4.2 基于 ROI 的偏条件格兰杰因果分析43-46
• 4.2.1 统计分析43
• 4.2.2 结果43-46
• 4.3 基于体素的偏条件格兰杰因果分析46-49
• 4.3.1 统计分析46-47
• 4.3.2 结果47-49
• 4.4 讨论49-50
• 4.5 本章小结50-51
• 第五章 总结与展望51-52
• 5.1 本文的主要工作51
• 5.2 下一步工作的展望51-52
• 致谢52-53
• 参考文献53-57
• 硕士期间取得的研究成果57-59

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