[发明专利]一种运用数字图谱研究大脑默认模式网络的方法

权利要求书

1.一种运用数字图谱研究大脑默认模式网络的方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S1、对静息态功能磁共振图像进行预处理；

步骤S2、进行数字图谱的合成；

步骤S3、计算感兴趣区域的信号时间序列和区域之间的相关系数；

还包括步骤S4、利用时间序列和相关系数寻找其他脑区和默认模式网络之间隐含的联系；

在所述步骤S1内，使用SPM对原始影像数据进行预处理；

在所述步骤S1内，包括如下步骤：

步骤S101、去除采集到的静息态功能磁共振图像前十个时间点的数据；

步骤S102、对采集到的静息态功能磁共振图像进行时间层矫正；

步骤S103、利用算法补偿进行头动矫正；

步骤S104、进行头动矫正的质量控制；

步骤S105、计算空间标准化矩阵；

步骤S106、对功能像应用空间标准化矩阵；

步骤S107、对空间标准化后的图像重采样；

步骤S108、对图像进行平滑处理；

在所述步骤S2内，包括如下步骤：

步骤S201、将BSA图谱进行格式转化；

步骤S202、将转化后的BSA图谱与AAL图谱合成；

步骤S203、将合成的图谱进行重采样；

在所述步骤S3内，包括如下步骤：

步骤S301、合成的图谱定义感兴趣区域；

步骤S302、计算协变量的时间序列；

步骤S303、对步骤S301和步骤S302的所有时间序列进行滤波；

步骤S304、利用回归消除协变量的影响；

步骤S305、计算感兴趣区域时间序列之间的相关系数；

在所述步骤S4内，包括如下步骤：

步骤S401、选择所有ROI的时间序列的平均作为参照，比对特定ROI时间序列和参照序列的激活强度差异；

步骤S402、由相关系数发现ROI之间的同步激活关系；

在所述步骤S102内，设置Slice Number向量，用以区分逐层扫描和隔层扫描的层间扫描顺序，参考层选择时间的中点对应的层；

在所述步骤S104内，利用上一步得到的平移参数和旋转参数，对于每一个时间点，应用scrubbing方法识别和排除表现出过度头部运动的图像；

在所述步骤S201内，将BSA图谱以结构概率图的形式转化成单灰度值表示单结构的图谱形式。