[发明专利]一种基于滑动窗计算静息态fMRI数据近似熵的方法

摘要

本发明公开了一种基于滑动窗计算静息态fMRI数据近似熵的方法，该方法包括：获得fMRI数据；数据预处理；基于平均互信息量确定滑动窗的最佳滑动步长；利用滑动窗划分目标脑区时间序列；计算各滑动窗内时间序列的近似熵；计算各滑动窗内时间序列近似熵的平均值，将其作为该脑区时间序列的近似熵。本发明依据短时间间隔内脑信号是平稳(伪平稳)属性，基于滑动窗思想计算了目标脑区时间序列的近似熵，且利用平均互信息量确定了滑动步长，降低了各滑动窗内时间序列的相关程度对近似熵的影响。本方法具有鲁棒性高稳定性强的特点，相较于传统的计算静息态fMRI数据近似熵的方法，能更准确、真实地反映出目标脑区时间序列的复杂度。

主权项

1.一种基于滑动窗计算静息态fMRI数据近似熵的方法，其特征在于，包括如下步骤：/n(1)利用磁共振扫描仪记录人脑静息态过程中的血氧水平依赖信号，获得fMRI数据；/n(2)对fMRI数据进行预处理；/n(3)提取目标脑区时间点为T的时间序列(1*T的向量)，并给定滑动窗长度L(1≤L≤T),设滑动步长为D(1≤D≤L)，将目标脑区时间序列(1*T的向量)划分出[T/L]段时间序列(1*L向量)，改变滑动步长，求两两滑动窗内时间序列平均互信息量的总和，取其最小值所对应的滑动步长为最佳滑动步长，其中[]代表向下取整函数，[T/L]为滑动窗个数；/n(4)利用最佳滑动步长按照步骤(3)划分目标脑区时间序列；/n(5)计算各滑动窗内时间序列的近似熵；/n(6)计算各滑动窗内时间序列近似熵的平均值，将其作为该脑区时间序列的近似熵。/n