[发明专利]一种大脑功能网络活跃程度的度量方法

摘要

本发明公开了一种大脑功能网络活跃程度的度量方法，包括以下步骤：对正常被试者和特定被试者分别进行功能磁共振扫描，将获得的相同状态下大脑功能磁共振图像进行预处理操作；采用标准化分区模板在功能磁共振图像中划为若干大脑区域，将每个脑区定义为一个节点，脑区与脑区之间的联系定义为连接节点的边，使整个大脑形成一个含有多个节点以及节点之间连接边的功能网络；根据节点的度和该节点与周围节点的最大连接边数，分别计算特定被试者各个脑区对应的节点活跃度和正常被试者整个大脑功能网络的节点平均活跃度，并进行比较，将活跃程度高的脑区作为活跃区域。本发明通过大脑功能网络节点的活跃度来反映各个脑区之间的联系紧密程度，同时可以针对单一区域来观察其活跃程度的强弱。本发明在大脑功能调节、认知功能研究、精神疾病诊断与治疗等领域具有一定的应用价值。

主权项

一种大脑功能网络活跃程度的度量方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)对一组正常被试者和一组特定被试者分别进行功能磁共振扫描，获得相同状态下(静息态、任务态等)两组被试的大脑功能磁共振图像；将图像进行格式转换、时间校正、头动校正、配准、空间标准化、平滑、去线性漂移、滤波等预处理操作；(2)采用标准化大脑分区模板将功能磁共振图像划为若干区域，每个大脑区域定义为一个节点，求出90个脑区中每个脑区的所有体素的平均时间序列；用每个节点的平均时间序列两两作偏相关，求得任意两个节点平均时间序列的Person相关系数；根据特定的阈值P进行判断，大于阈值P的表示两节点间存在一条边，否则表示边不存在，使整个大脑形成一个含有多个节点以及节点之间连接边的功能网络；(3)功能网络中第i个节点v_i，节点v_i与n个节点直接连接，形成一个n+1个节点的网络；在节点v_i与n个节点形成的网络中，任一节点x_i的邻边数目k_i称为节点x_i的度，度值k_i越大，节点x_i与其它节点联系越紧密；节点v_i的度为L_i，定义P_i为节点v_i的连接强弱因子为：$P_i=\frac{L_i}{\underset{i=1}{\overset{n+1}{\Σ}}{k}_i}---\left(1\right)$式中：k_i为任意节点x_i的度，n+1为节点v_i与n个节点形成的网络的节点数目；P_i值越大，即节点v_i的连接强弱因子越大，表示节点v_i在形成的n+1个节点的网络中连接越强；(4)在大脑功能网络中，设节点v_i与S_i个节点直接连接，则S_i个节点间可能存在的最大连接边数为：Q_i＝S_i(S_i‑1)           (2)若S_i个节点间实际存在的边数为M_i，定义大脑功能网络节点v_i的活跃度为：$C_i=\frac{M_i{P}_i}{Q_i}---\left(3\right)$将式(1)和式(2)代入式(3)，得到：$C_i=\frac{M_i{L}_i{S}_i(S_i-1)}{\underset{q=1}{\overset{S_i+1}{\Σ}}{K}_q}---\left(4\right)$式中：K_q为任意节点x_q的度,S_i为节点v_i与S_i个节点形成的网络的节点数目，L_i为节点v_i的度；(5)设N为大脑功能网络的节点数目，整个大脑功能网络的节点平均活跃度表示为：$C=\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{C}_i---\left(5\right)$(6)比较特定被试者各个脑区对应的节点活跃度C_i和正常被试者整个大脑功能网络的节点平均活跃度C；C_i大于C的区域认为是活跃程度高的区域，简称活跃区域。