[发明专利]一种采集大脑功能连接自发波动变异性方法

说明书

技术领域

本发明属于静息态功能磁共振技术的动态功能连接技术领域，特别涉及一种采集大脑功能连接自发波动变异性方法。

背景技术

人脑是一个极其复杂且高效的网络系统，脑区间的协调工作将空间分离的脑区联系起来，使其构成一个拓扑网络。基于功能连接的研究表明，利用fMRI技术采集到的一些脑区之间的BOLD信号存在高度的时域同步性。研究人员通过采集人脑在特定生理状态下的fMRI数据，计算不同脑区的BOLD信号之间的相关性，构建大尺度的脑区功能连接网络，从而来估计在这种生理状态下不同脑区之间的联系。尽管基于静息态fMRI技术的大脑功能连接的研究引起越来越多研究者的关注，并且在研究大脑认知功能领域取得了很大的进步。但是，静息态功能连接(resting-state function connectivity,RSFC)的估计在很大程度上是受限的，因为以往的研究中，fMRI采集的时间通常是5到30分钟，这隐含的假设在采集时间内大脑的信号之间的关联关系在时间和空间上是恒定的，也就是，扫描时间内脑区之间静息态功能连接为一个固定不变的值。这个假设避免了整个大脑连接极其复杂的分析，为研究带来了很多方便。但是，它太过于简单，这个假设表示的是复杂的时间和空间现象的平均值。因此，为了更深入的了解大脑网络的基本性能，在最近几年有人提出并证明了动态功能连接的概念：静息态下大脑的功能连接随着时间的变化存在一定的波动性。但是怎么描述功能连接的波动性，就成了一个亟待解决的问题。

发明内容

针对现有技术存在不足，本发明提出一种采集大脑功能连接自发波动变异性方法，本发明旨在利用图像数据，进行特征提取，进而用于数据分析，填补了描述动态功能连接变异性的指标缺乏的空白。

为了解决现有技术中存在技术问题，本发明采用如下技术方案：

一种采集大脑功能连接自发波动变异性方法，包括如下步骤：

步骤一，利用磁共振扫描仪记录人脑静息态过程中的血氧水平依赖信号，获得fMRI数据；

步骤二，对fMRI数据进行滤波处理选取低频信号；

步骤三，对低频信号进行相关系数的度量算法获得功能连接值FC；

步骤四，在选取的低频信号以及功能连接值FC的基础上通过滑动窗法构建动态功能连接序列dFC；

步骤五，对动态功能连接序列dFC进行低通滤波处理后按照公式(1)获得动态功能连接序列dFC＝[FC₁,FC₂,...FC_n]的平均值；

步骤六，对步骤五中动态功能连接序列dFC＝[FC₁,FC₂,...FC_n]按照公式(2)获得功能连接变异性模型。

所述步骤二中的低频信号范围为0.01Hz-0.08Hz。

本发明有益效果：

第一，本发明提出了一种定量检测两个脑区之间功能连接动态变化的方法，量化了功能连接自发波动的幅度，反映了功能连接自发波动或时变的能力。

第二，本发明证明了动态功能连接的存在，填补了描述动态功能连接变异性的指标缺乏的空白，为大脑的功能连接的研究提供了方法学的支持。

第三，本发明实现一体功能连接自发波动的幅度，反映功能连接自发波动或时变的能力，进而为后续研究的分析提供基础数据。

附图说明

图1是本发明一种采集大脑功能连接自发波动变异性的方法流程图；

图2是本发明涉及动态功能连接曲线图；

图3是本发明涉及功能连接变异性矩阵图；

图4是本发明涉及青年组与老年组的功能连接变异性结果比较图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做出详细地说明：