本文選題：功能磁共振成像 + 血氧水平依賴��； 參考：《南京理工大學(xué)》2014年博士論文

【摘要】：基于血氧水平依賴(BOLD)效應(yīng)的功能磁共振成像(fMRI)技術(shù),可以重復(fù)進(jìn)行無創(chuàng)傷性的實(shí)驗(yàn),能夠有效地檢測出認(rèn)知任務(wù)刺激下大腦皮層中不同功能區(qū)的激活,并且可以獲取準(zhǔn)確的空間定位信息。因此,fMRI技術(shù)是腦與認(rèn)知科學(xué)研究中最為有效的手段之一。然而,在較低的磁場強(qiáng)度條件下,BOLD-fMRI信號(hào)的變化很弱,在數(shù)據(jù)采集過程中,由于被試頭部的微小運(yùn)動(dòng)以及不可避免的生理噪聲和設(shè)備噪聲,得到的時(shí)間序列功能圖像數(shù)據(jù)的信噪比較低,且功能激活信號(hào)的空間位置及范圍未知。從低信噪比的圖像數(shù)據(jù)中準(zhǔn)確、可靠地檢測及定位功能激活信號(hào),并給出激活區(qū)的生理信號(hào)或任務(wù)相關(guān)的時(shí)間變化曲線,是基于fMRI的腦與認(rèn)知科學(xué)研究中必須解決的關(guān)鍵問題。本文以理論和仿真方法,對(duì)fMRI數(shù)據(jù)的運(yùn)動(dòng)校正、血液動(dòng)力學(xué)響應(yīng)的時(shí)空動(dòng)態(tài)特性、血液動(dòng)力學(xué)響應(yīng)函數(shù)估計(jì)以及血氧水平依賴信號(hào)的模型等進(jìn)行理論分析和數(shù)據(jù)處理算法研究,并利用以物理實(shí)驗(yàn)方法所得到的視覺fMRI數(shù)據(jù),驗(yàn)證了所提出方法的正確性和有效性。主要工作如下：1.實(shí)驗(yàn)中因受試者頭部的微小移動(dòng),導(dǎo)致時(shí)間序列fMRI數(shù)據(jù)變化,需進(jìn)行運(yùn)動(dòng)校正。針對(duì)時(shí)間序列功能圖像這種四維數(shù)據(jù)的配準(zhǔn)問題,提出了一種基于局部剛體變換的校正方法,通過對(duì)功能像內(nèi)的切片運(yùn)動(dòng)做出更合理的假設(shè),從數(shù)據(jù)獲取的角度構(gòu)造功能像各切片的局部空間數(shù)據(jù),在估計(jì)切片的空間位置時(shí)采用修正的Gauss-Newton最優(yōu)化方法,從而實(shí)現(xiàn)功能像的精確校正。仿真和真實(shí)的fMRI實(shí)驗(yàn)表明,該方法增強(qiáng)了圖像配準(zhǔn)的魯棒性,提高了圖像配準(zhǔn)精度。2.針對(duì)血液動(dòng)力學(xué)響應(yīng)的時(shí)空動(dòng)態(tài)特性分析,提出一種基于小波變換的分析方法,對(duì)組塊設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)中激活區(qū)內(nèi)各體素對(duì)應(yīng)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行多尺度小波變換,通過分析小波系數(shù)分離趨勢項(xiàng)和結(jié)合方差分析檢測周期成份,構(gòu)造延遲響應(yīng)和平滑效應(yīng)參數(shù),提取激活區(qū)周期性變化信息。構(gòu)造參考波形序列,采用最小二乘法對(duì)每個(gè)激活區(qū)的每個(gè)實(shí)驗(yàn)周期的激活類型進(jìn)行檢測識(shí)別,最終得到每個(gè)實(shí)驗(yàn)周期內(nèi)的各激活區(qū)的動(dòng)態(tài)變化,相應(yīng)的生理信號(hào)變化和信號(hào)強(qiáng)度變化的時(shí)間曲線。經(jīng)視覺實(shí)驗(yàn)實(shí)測,該方法能有效檢測fMRI數(shù)據(jù)中與實(shí)驗(yàn)密切相關(guān)的腦激活區(qū)血液動(dòng)力學(xué)響應(yīng)的時(shí)空動(dòng)態(tài)變化。3.不同被試、不同腦區(qū)、不同任務(wù)的血液動(dòng)力學(xué)響應(yīng)存在差異,針對(duì)血液動(dòng)力學(xué)響應(yīng)函數(shù)信息的準(zhǔn)確提取,提出一種基于時(shí)間正則化的血液動(dòng)力學(xué)響應(yīng)函數(shù)的估計(jì)方法,應(yīng)用Bayesian方法的確定性結(jié)果,結(jié)合Tikhonov正則化和廣義交叉檢驗(yàn)選擇正則化參數(shù),并從峰值時(shí)間、響應(yīng)高度和寬度三方面檢測估計(jì)血液動(dòng)力學(xué)響應(yīng)特征的精度。仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法可產(chǎn)生較準(zhǔn)確的血液動(dòng)力學(xué)響應(yīng)函數(shù)估計(jì),提高了時(shí)間序列fMRI圖像功能激活信號(hào)檢測精度。4.針對(duì)描述BOLD信號(hào)的模型,提出一種非線性濾波方法,在雙重粒子濾波算法的框架中同時(shí)估計(jì)內(nèi)在的生理狀態(tài)和系統(tǒng)參數(shù),通過腦血流,腦血容和耗氧成分等估計(jì)系統(tǒng)狀態(tài)。仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,雙重粒子濾波算法產(chǎn)生了合理的生理狀態(tài)及系統(tǒng)參數(shù)估計(jì),該方法相對(duì)于傳統(tǒng)的線性化方法,更精確、穩(wěn)健。綜上,本文圍繞fMRI在腦認(rèn)知研究中應(yīng)用所涉及的主要理論問題,從數(shù)據(jù)的預(yù)處理(運(yùn)動(dòng)校正)到信號(hào)的分析(血液動(dòng)力學(xué)響應(yīng)的時(shí)空動(dòng)態(tài)特性、血液動(dòng)力學(xué)響應(yīng)函數(shù)估計(jì)以及血氧水平依賴信號(hào)的模型)進(jìn)行了有一定系統(tǒng)性的研究,增強(qiáng)了利用fMRI數(shù)據(jù)挖掘深層次腦功能信息的能力。仿真與實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理的結(jié)果證明了這些方法和技術(shù)創(chuàng)新的有效性和應(yīng)用價(jià)值。
[Abstract]:This paper presents a method for correcting the temporal and spatial dynamic characteristics of functional images , which is based on the temporal and spatial dynamic characteristics of the subject ' s head . The results of simulation and experiment show that the dual particle filter algorithm has a reasonable physiological state and systematic parameter estimation . The simulation and experimental results show that the dual particle filter algorithm has a reasonable physiological state and systematic parameter estimation . The simulation and experimental results show that the dual particle filter algorithm has a reasonable physiological state and systematic parameter estimation .

【學(xué)位授予單位】：南京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：R445.2

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1882123