本文關鍵詞：頭動相關噪聲對靜息態(tài)fMRI信號復雜度的影響

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【摘要】：目的:應用ApEn表示信號復雜度,探討頭動相關噪聲對大腦靜息態(tài)fMRI信號復雜度的影響,以使rfMRI信號復雜度更準確地反映大腦認知能力。方法:計算"WU-Minn HCP"所提供38個個體兩期(REST1,REST2)rfMRI的"原始數據""預處理后的數據""預處理后再經FSL+FIX降噪后的數據"的ApEn,將其按頭動幅度從小到大編號排序得到FD-ApEn曲線,從1開始取連續(xù)7組數據計算標準差(1-7,2-8,…,70-76)得到FD-SD曲線。結果:原始數據(UNPROC)的FD-ApEn曲線隨頭動幅度的增加有下降的趨勢,其FD-SD曲線在FD大于0.6后有上升的趨勢。FSL+FIX的處理使ApEn值增加,差異具有顯著意義(p0.05)。經FSL+FIX處理后(CLEAN)的FD-ApEn曲線和FD-SD曲線的趨勢線都接近水平,預處理后(PREPROC)的曲線沒有這樣的改變。結論:頭動相關噪聲引起了rfMRI信號ApEn值的減小,同時增加了個體間ApEn值的差異。FSL+FIX的處理可以去除頭動相關噪聲引起的這種效應,經FSL+FIX處理后,rfMRI信號的復雜度可以更準確地反映大腦認知能力。
【作者單位】： 上海大學生命科學學院;中科院上海臨床中心/徐匯區(qū)中心醫(yī)院放射科;
【關鍵詞】： 近似熵 頭動相關噪聲 靜息態(tài)功能磁共振成像 復雜度
【基金】：中科院戰(zhàn)略性先導科技專項(B類)No.XDB02010400~~
【分類號】：R445.2;R749.1
【正文快照】：

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1 梁祥嚴;分布式視頻編碼中相關噪聲建模的研究[D];廣西大學;2013年

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本文編號：1128281