[发明专利]一种数据驱动的功能磁共振图像的盲去卷积方法

权利要求书

1.一种数据驱动的功能磁共振图像的盲去卷积方法，其特征在于，包含以下步骤：

S1、输入某尺度下的BOLD时间序列，处理得到输入BOLD信号；

S2、根据所述输入BOLD信号的波峰、波谷编码模拟神经活动信号；

S3、根据所述输入BOLD信号波峰邻近位置的陡峭程度提取出血液动力学响应函数的形状特征参数(S)；

S4、建立延迟时间数组(T)，将延迟时间t结合所述步骤S3的形状特征参数(S)与所述步骤S2的模拟神经活动信号，构造每个延迟时间t所对应的血液动力学响应函数以及模拟BOLD信号；

S5、确定与所述BOLD时间序列最匹配的血液动力学响应函数；

S6、根据步骤S5中的所述血液动力学响应函数，对所述输入BOLD信号去卷积，求得真实神经信号s(t)；

步骤S3具体包含：

S31、求出所述输入BOLD信号中每一个波峰与其两边时间点的陡峭程度参数，并取平均值，作为将要构造的血液动力学响应函数的形状特征参数(S)，具体如下式(1)所示：

其中，top表示存放输入BOLD信号中所有波峰索引的数组，B代表输入BOLD信号；

步骤S4具体包含：

S41、根据以往实验结论，建立延迟时间数组(T)；

S42、遍历所述延迟时间数组(T)内元素，结合每个延迟时间t和步骤S3中求出的形状特征参数(S)，构造所述延迟时间数组(T)中每个延迟时间t所对应的血液动力学响应函数；

S43、将每个延迟时间t结合步骤S2中编码的模拟神经活动信号，构造出每个延迟时间t对应的带有延迟的模拟神经序列(n)；

S44、将每个延迟时间t对应的血液动力学响应函数和模拟神经序列(n)按照下列公式(2)进行卷积，构造出每个延迟时间t对应的模拟BOLD信号，

其中，b表示模拟BOLD信号，表示卷积，hrf表示血液动力学响应函数；

所述步骤S42中血液动力学响应函数的构造方法为：

用所述形状特征参数(S)与所述延迟时间t计算出Gamma函数的两个参数，进而得出每个延迟时间t所对应的基于Gamma函数的血液动力学响应函数；

所述步骤S43中每个延迟时间t对应的带有延迟的模拟神经序列(n)的构造方法为：

将步骤S2中编码的模拟神经活动信号前移对应的延迟时间t，在所述模拟神经活动信号末尾补充t个0，以保证模拟神经序列(n)信号长度不变；

步骤S5具体包含：

S51、将所述步骤S4中所述延迟时间数组(T)对应的所有血液动力学响应函数存在第一矩阵(H)中，所有模拟BOLD信号存在模拟BOLD信号第二矩阵(B)中；

S52、求出第二矩阵(B)中每个延迟时间所对应的模拟BOLD信号与输入BOLD信号的均方误差，存入均方误差数组(R)；

S53、在第一矩阵(H)中取出均方误差数组(R)中最小均方误差值(R_min)对应的延迟时间t所对应的血液动力学响应函数，为与所述BOLD时间序列最匹配的血液动力学响应函数。

2.如权利要求1所述的数据驱动的功能磁共振图像的盲去卷积方法，其特征在于，步骤S1中的处理方法为：

对输入的BOLD时间序列进行标准化处理后减去最小值，使所有时间点的值都大于0，得到输入BOLD信号。

3.如权利要求1或2所述的数据驱动的功能磁共振图像的盲去卷积方法，其特征在于，所述的步骤S2具体包含：

S21、提取所述输入BOLD信号的波峰、波谷的位置；

S22、以所述波谷作为分割点，将所述输入BOLD信号分为若干组；

S23、求取所述输入BOLD信号中每组除去波谷值点的平均值，以所述平均值作为其对应组波峰处编码的神经活动脉冲的大小；

S24、根据所述神经活动脉冲，在所述对应组内波峰处编码模拟神经活动信号。