[发明专利]一种基于静息态功能磁共振的术前脑功能网络定位方法

摘要

本发明公开一种基于静息态功能磁共振的术前脑功能网络定位方法。该方法是首先根据病灶所在脑区位置使用任务态功能磁共振构建解剖模板，然后进行静息态功能磁共振扫描；通过独立成分分析方法对静息态功能磁共振数据分解，提取大脑功能网络；采用模板匹配方法对大脑功能网络进行相似度匹配，找出最相似与次相似大脑功能网络，分析处理得到最佳大脑功能网络，用于术前功能定位。该方法克服了传统术前定位种子点难以确定，独立成分分析模型阶数难以确定，成分识别主观度大且易错的三大经典难题，使术前定位客观准确，自动简便。

主权项

一种基于静息态功能磁共振的术前脑功能网络定位方法，其特征在于该方法包括以下步骤：步骤(1)、采用病患的任务态功能磁共振数据进行激活区检测，获得任务激活脑区；同时通过任务激活脑区制作解剖模板，用于步骤(3)对静息态功能磁共振数据的分析；步骤(2)、根据病患的静息态功能磁共振数据，采用独立成分分析方法提取各个脑功能网络；所述的独立成分分析方法是指基于空间独立假设的，多元数据分析的盲源分析方法；它可将静息态功能磁共振数据分解为多个空间相互独立的脑功能网络；步骤(3)、采用模板匹配方法，对步骤(2)所得到的多个脑功能网络进行自动化的相似度匹配分析，找出和步骤(1)所制作出的解剖模板最相似与次相似的脑功能网络；步骤(4)、对独立成分分析模型中的模型阶数进行改变，遍历各个模型阶数取值，进行步骤(3)所述的相似度匹配分析，得到在不同模型阶数的取值的情况下，和步骤(1)所制作出的解剖模板最相似与次相似的大脑功能网络；步骤(5)、对步骤(3)和(4)所得到的多个最相似大脑功能网络相对应的拟合优度进行排序，得到最高拟合优度所对应的大脑功能网络；根据该最高拟合优度，得到与其相对应的模型阶数，并同时得到该模型阶数下的次相似大脑功能网络；然后判断该次相似的大脑功能网络所对应的拟合优度是否大于阈值，若是则将该最相似与该次相似的大脑功能网络合并为一个最佳大脑功能网络；若否则仅将该最相似的大脑功能网络作为最佳大脑功能网络；步骤(6)、将病患的结构磁共振成像数据配准到标准空间，得到配准的变换信息，并利用该变换信息，将事先获得的标准空间的脑功能网络模板反变换回该病患的个体空间，得到适合该病患的解剖模板，最后重复步骤(2)～(5)。