[发明专利]一种基于模式识别分类提取磁共振成像脑激活区的方法

摘要

本发明公开一种基于模式识别分类提取磁共振成像脑激活区的算法，基于局部脑区包含的精细活动模式间的多元模式距离来提取脑激活区，对fMRI图像进行预处理；聚类得到局部一致性脑区；利用局部一致脑区内多个体素的联合活动构造多元模式；利用模式分类方法构造多元距离函数来度量不同刺激条件下局部脑区活动的可分离性质，判断脑区是否激活。本发明直接使用局部脑区内多体素构成的多元模式信息来表示不同刺激条件下的脑活动，多元模式可以全面的反映局部脑活动状态，而多元统计距离可以有效的集成包含局部脑区内的信息来度量不同脑激活状态间的差异，两者一同保证了本发明可以比传统fMRI分析技术更完整地检测到精细脑激活模式。

主权项

1、一种基于模式识别分类提取磁共振成像脑激活区的方法，其特征在于：包含步骤：预处理步骤A：对采集到的磁共振图像进行预处理，去除混淆因素，用于将获得标准化图像数据；构造局部一致脑区步骤B：对图像数据的每个体素v0使用区域增长算法以v0作为种子点，得到包含K个体素的局部一致脑区N(v0)；分割时间序列步骤C：根据实验设计对应的刺激条件类别分割局部一致脑区N(v0)内多个体素的时间序列，则每类刺激条件对应着一组不同的多元数据样本；构造多元模式统计距离步骤D：设不同刺激条件下，局部一致脑区N(v0)内的K个体素构成的空间模式对应着不同的K维随机分布；使用模式识别方法构造多元统计距离函数，用以度量局部一致脑区N(v0)内不同条件对应的数据样本间的统计距离；通过对每个体素迭代以上过程，计算多元统计距离，得到多元统计距离参数图；多元距离统计参数图假设检验步骤E：假设在各局部一致脑区N(v0)活动模式在不同刺激条件下的活动相同，使用非参数序列检验对每个体素对应的统计距离参数进行检验，得到显著性非参数序列检验值图；假设检验多重比较校正步骤F：利用错误发现率FDR方法，用于消除多重比较，得到能显著区分不同试验条件的局部脑区，即对应激活区。