[发明专利]一种利用复数fMRI空间源相位识别空间差异的方法

摘要

一种利用复数fMRI空间源相位识别空间差异的方法，属于生物医学信号处理技术领域。对复数fMRI数据进行空间ICA分离，选取感兴趣成分，再进行相位校正和消噪，获得感兴趣成分的空间源相位，最后通过方差齐性分析和方差差异系数计算，识别SZs与HCs在空间源相位中的差异。与被广泛应用的幅值数据相比，本发明利用空间源相位识别精神分裂症患者组与健康对照组之间的空间差异，能展示更高的灵敏度以及可靠性。例如，针对82被试静息状态下采集的复数fMRI数据，在不使用FDR校正的前提下，空间源相位在DMN中多提取到了122.95％的差异性体素，并且由空间源相位提取到的能够通过FDR校正的差异性体素比幅值多出69％。

主权项

1.一种利用复数fMRI空间源相位识别空间差异的方法，首先对复数fMRI数据进行空间ICA分离，选取感兴趣成分，然后进行相位校正和消噪，获得感兴趣成分的空间源相位，最后通过方差齐性分析和方差差异系数计算，识别SZs与HCs在空间源相位中的差异；其特征在于以下步骤：第一步：输入多被试复数fMRI数据T表示时间维的全脑扫描次数，V表示空间维的脑内体素数目，K表示被试数目；第二步：对所有的单被试X^k进行PCA降维，记模型阶数为N，N≤T，降维后单被试数据变为第三步：采用复数EBM算法对所有降维后的单被试依次进行复数ICA分离，得到N个估计成分，利用SM先验信息从中提取感兴趣成分；对该步骤重复R次，采用平均和显著性检测相结合的best run选取方法，利用感兴趣成分的R次SM估计确定best run，即最好的一次ICA结果，提取best run中感兴趣成分的TC估计和SM估计第四步：采用基于ICA所估计的时间过程成分进行相位角估计和校正的方法校正sk，得到单被试sk；第五步：对所有的单被试sk依次构建单被试二值化掩蔽bk如下：式中，和分别表示s^k中体素v的相位和幅值，Z_r为幅值阈值，是被试k的二值化掩蔽；第六步：构建组掩蔽其中，为多被试共有激活体素的组掩蔽，记M为中非零元素个数；第七步：利用组掩蔽对K₁个SZs和K₂个HCs中所有的单被试s^k进行相位消噪，K＝K₁+K₂：式中，表示Hadamard乘积，求取所有单被试中激活体素的相位和和为SZs和HCs中被试k的空间源相位；第八步：构建K₁个SZs和K₂个HCs的体素级空间源相位向量和M为中非零元素个数；第九步：对和进行方差齐性分析F‑test，并用FDR校正p值，得到SZ‑HC的方差差异图：式中，var(·)表示向量的方差，p_ftest(·)表示F‑test的p值，p_r表示p值的阈值，为SZ‑HC的方差差异图；第十步：针对各个子脑区，记录具有显著差异的体素数目m_*，也就是中该子脑区非零体素的个数，并计算下式定义的方差差异系数式中，和分别表示中子脑区含有正值和负值的体素个数，即第十一步：选择具有显著SZ‑HC差异的子脑区，即m_*>m_r且m_r和q_r均表示显著差异的阈值；第十二步：输出SZ‑HC的方差差异图显著子脑区及其方差差异系数