[发明专利]一种基于静息态功能磁共振的术前脑功能网络定位方法

权利要求书

1. 一种基于静息态功能磁共振的术前脑功能网络定位方法，其特征在于该方法包括以下步骤：

步骤(1).对无磁共振禁忌症的病患进行结构磁共振扫描，得到结构磁共振成像数据；然后判断该病患是否可以接受任务态功能磁共振扫描，若是则进行步骤(2),若否则进行步骤(9)；

步骤(2).判断病患的病灶所在脑区位置，以及病灶所在脑区位置是否和某重要功能区相邻，若是则对该病患进行该重要功能的任务功能磁共振扫描，得到任务态功能磁共振数据；若否则无需术前功能定位；

步骤(3).对步骤（2）同一个病患进行静息态功能磁共振扫描，得到静息态功能磁共振数据；

所述的静息态功能磁共振扫描是当病患处于安静闭眼休息的状态时进行的功能磁共振扫描，在扫描过程中，病患无需执行任务；

步骤(4).通过对步骤（2）得到的任务态功能磁共振数据进行分析，得到任务激活区；通过任务激活区制作解剖模板，用于步骤（6）对静息态功能磁共振数据的分析；

步骤(5).通过独立成分分析方法对步骤（3）得到的静息态功能磁共振数据进行分析，提取大脑功能网络；

所述的独立成分分析方法是指基于空间独立假设的，多元数据分析的盲源分析方法；它可将静息态功能磁共振数据分解为多个空间独立的大脑功能网络；

步骤(6).采用模板匹配方法对步骤(5)得到的多个大脑功能网络进行自动化的相似度匹配，找出和步骤(4)制作出的解剖模板最相似与次相似的大脑功能网络；

步骤(7).对独立成分分析模型的模型阶数进行改变，遍历各模型阶数，进行步骤（6）所述的分析，得到在不同模型阶数的取值下，和步骤(4) 制作出的解剖模板最相似与次相似的大脑功能网络；

步骤(8).对步骤（6）、（7）得到的多个最相似大脑功能网络相对应的拟合优度进行排序，得到最高拟合优度所对应的大脑功能网络；根据最高拟合优度所对应的大脑功能网络，得到与该大脑功能网络相对应的模型阶数相同的次相似大脑功能网络，然后判断该次相似的大脑功能网络所对应的拟合优度值是否大于阈值，若是则将该最相似与该次相似的大脑功能网络合并为一个最佳大脑功能网络，用于术前功能定位；若否则将该最相似的大脑功能网络作为最佳大脑功能网络，用于术前功能定位；

步骤(9).对一组健康人做任务态和静息态功能磁共振扫描，然后执行步骤（2）～（8）操作，得到标准空间的脑功能网络模板；

步骤(10).对无法接受任务态功能磁共振扫描的病患，进行静息态功能磁共振扫描，得到静息态功能磁共振数据；然后将该病患的结构磁共振成像数据配准（即对齐）到标准空间，得到配准的变换信息，并利用该变换信息，将步骤(9)中得到的标准空间的脑功能网络模板反变换回病患的个体空间，得到该病患的解剖模板，最后重复步骤（5）～（8）。

2.如权利要求1所述的一种基于静息态功能磁共振的术前脑功能网络定位方法，其特征在于步骤（5）独立成分分析方法为受初始值影响小的“被试数据连接顺序无关”独立成分分析方法。