[发明专利]一种大脑功能网络活跃程度的度量方法

权利要求书

1.一种大脑功能网络活跃程度的度量方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)对一组正常被试者和一组特定被试者分别进行功能磁共振扫描，获得相同状态下(静息态、任务态等)两组被试的大脑功能磁共振图像；将图像进行格式转换、时间校正、头动校正、配准、空间标准化、平滑、去线性漂移、滤波等预处理操作；

(2)采用标准化大脑分区模板将功能磁共振图像划为若干区域，每个大脑区域定义为一个节点，求出90个脑区中每个脑区的所有体素的平均时间序列；用每个节点的平均时间序列两两作偏相关，求得任意两个节点平均时间序列的Person相关系数；根据特定的阈值P进行判断，大于阈值P的表示两节点间存在一条边，否则表示边不存在，使整个大脑形成一个含有多个节点以及节点之间连接边的功能网络；

(3)功能网络中第i个节点v_i，节点v_i与n个节点直接连接，形成一个n+1个节点的网络；在节点v_i与n个节点形成的网络中，任一节点x_i的邻边数目k_i称为节点x_i的度，度值k_i越大，节点x_i与其它节点联系越紧密；节点v_i的度为L_i，定义P_i为节点v_i的连接强弱因子为：

Pi=LiΣi=1n+1ki---(1)]]>

式中：k_i为任意节点x_i的度，n+1为节点v_i与n个节点形成的网络的节点数目；P_i值越大，即节点v_i的连接强弱因子越大，表示节点v_i在形成的n+1个节点的网络中连接越强；

(4)在大脑功能网络中，设节点v_i与S_i个节点直接连接，则S_i个节点间可能存在的最大连接边数为：

Q_i＝S_i(S_i-1)(2)

若S_i个节点间实际存在的边数为M_i，定义大脑功能网络节点v_i的活跃度为：

Ci=MiPiQi---(3)]]>

将式(1)和式(2)代入式(3)，得到：

Ci=MiLiSi(Si-1)Σq=1Si+1Kq---(4)]]>

式中：K_q为任意节点x_q的度,S_i为节点v_i与S_i个节点形成的网络的节点数目，L_i为节点v_i的度；

(5)设N为大脑功能网络的节点数目，整个大脑功能网络的节点平均活跃度表示为：

C=1NΣi=1NCi---(5)]]>

(6)比较特定被试者各个脑区对应的节点活跃度C_i和正常被试者整个大脑功能网络的节点平均活跃度C；C_i大于C的区域认为是活跃程度高的区域，简称活跃区域。