[发明专利]一种fMRI脑环路的音乐调制脑可塑性效果的预测方法有效

专利信息
申请号: 202110360007.4 申请日: 2021-04-02
公开(公告)号: CN113082447B 公开(公告)日: 2021-12-07
发明(设计)人: 罗程;李鹤纯;尧德中 申请(专利权)人: 电子科技大学
主分类号: A61M21/00 分类号: A61M21/00;A61B5/055;A61B5/00
代理公司: 成都虹盛汇泉专利代理有限公司 51268 代理人: 王伟
地址: 611731 四川省成*** 国省代码: 四川;51
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摘要:
搜索关键词: 一种 fmri 环路 音乐 调制 可塑性 效果 预测 方法
【权利要求书】:

1.一种fMRI脑环路的音乐调制脑可塑性效果的预测方法,其特征在于,包括以下步骤:

S1、进行认知筛查,采集认知功能正常的被试者的静息态磁共振以及结构磁共振数据和认知测验评分;

S2、对被试者进行为期8周的音乐干预训练;

S3、对训练后的被试者进行认知功能评测;

S4、计算所有被试者干预前后的认知功能评分的改变量,根据改变量的第三四分位数将所有被试分为有效干预组和无效干预组:改变量大于及等于第三四分位数视为有效干预组,其他的视为无效干预组,将分类结果作为被试者的标签;

S5、训练预测模型,包括以下子步骤:

S51、计算干预前种子点之间的功能连接:利用逐步回归的方法找出对认知功能改变量贡献最大的功能连接特征;具体实现方法为:

S511、对静息态功能磁共振数据和结构磁共振数据进行预处理,预处理步骤包括:

S5111、去除静息态功能磁共振数据中前5个时间点的数据;

S5112、对静息态功能磁共振数据进行时间层矫正;

S5113、对静息态功能磁共振数据进行头动矫正;

S5114、对结构磁共振数据进行原点校正;

S5115、利用校正后的结构磁共振数据生成DARTEL模板,利用DARTEL模板对矫正后的静息态功能磁共振数据进行标准化,并重采样到3mm;

S5116、使用8mm的高斯平滑核对步骤S5115得到的重采样数据进行平滑处理;

S5117、回归白质、脑脊液、线性趋势;

S5118、进行滤波处理,选择频段0.001-0.01Hz之间的信息;

S512、使用滤波后的数据进行基于种子点之间的功能连接,选取10个种子点,计算种子点间的功能连接,种子点为双侧脑岛:[42,12,-9],[-43,16,-8];双侧颞顶联合区:[60,-22,23],

[-65,-33,28];前扣带:[6,0,30];右侧纹状体:[20,11,-9];左侧杏仁核:[-27,6,-18];左侧额中回:[-29,53,32];左侧顶上小叶:[-21,-48,72];右侧额上回:[18,60,27];

S513、进行逐步回归,包括以下子步骤:

S5131、将步骤S512得到的功能连接值分别与认知变化量构建一元回归方程:

y为认知变化量,为功能连接值,是回归系数,;

S5132、计算一元回归方程中回归系数的检验统计量,找到检验统计量最大时对应,然后将得到的作为第一次回归步骤中的;

S5133、构建以(,),(,),…, (,)为自变量,认知变化量为因变量的二元回归方程,即,i=1,2,…,nn表示功能连接值的数量;

计算所有方程回归系数的检验统计量,如果此时所有的都要小于以为自变量的一元回归方程的值,则停止筛选,否则找出最大对应的,作为第二次回归步骤中的;

S5134、通过多次迭代回归,找出最优的回归方程;

S5135、根据最优的回归方程选出与认知变化量最相关的功能连接特征;

S52、将步骤S51得到的功能连接特征作为模型训练的分类特征,使用支持向量机的方法训练分类模型,并使用k-则交叉验证法进行交叉验证。

2.根据权利要求1所述的一种fMRI脑环路的音乐调制脑可塑性效果的预测方法,其特征在于,步骤S4具体实现方法为:使用干预后的认知功能评分减去干预前的认知功能评分,得到被试者干预前后的认知评分改变量;将三个认知功能变化量分别进行归一化然后求和,将求和后的数值从小到大进行排序,找到第三四分位数,将大于及等于第三四分位数对应的被试视为有效干预组,小于第三四分位数的被试视为无效干预组。

3.根据权利要求2所述的一种fMRI脑环路的音乐调制脑可塑性效果的预测方法,其特征在于,所述三个认知功能包括注意、记忆和处理功能。

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