一种对复数fMRI数据进行ICA分析的后处理消噪方法技术

一种对复数fMRI数据进行ICA分析的后处理消噪方法，属于复数fMRI数据分析领域。对于无相位模糊的空间激活脑区成分首先获取其相位图像相位取值范围为(-π,π]，然后定义[-π/4,π/4]范围内相位值对应的体素为激活体素，其他相位值对应的体素为干扰体素，据此构建单被试消噪mask以及多被试组平均消噪mask，分别作用于单被试和组平均成分，再去除幅值微小的体素，便得到最终的消噪结果。本发明专利技术能够保障ICA对完备的复数fMRI数据进行分析，进而解决因预处理消噪而造成的数据丢弃和脑信息损失问题。对于运动刺激下采集的复数fMRI数据，预处理消噪法只估计26个独立成分，而本发明专利技术可估计49个独立成分。

【技术实现步骤摘要】
一种对复数fMRI数据进行ICA分析的后处理消噪方法
本专利技术涉及复数fMRI数据的ICA分析，特别是涉及一种对复数fMRI数据进行ICA分析的后处理消噪方法。
技术介绍
脑功能研究是世界范围内的重点和难点，而功能磁共振成像(functionalmagneticresonanceimaging,fMRI)凭借其无损伤和高空间分辨率优势，已成为脑功能研究的重要手段之一。通过采用模型驱动的分析方法如GLM(generallinearmodel)，或数据驱动的分析方法如独立成分分析(independentcomponentanalysis,ICA)，人们可以从fMRI数据中提取丰富的空间激活脑区信息。fMRI数据是复数，包括幅值数据和相位数据。但大部分fMRI分析方法只分析幅值数据，而完全丢弃相位数据。其原因在于，相位数据的噪声比幅值数据大且特性未知，这致使复数fMRI数据的分析极具挑战性。然而，fMRI相位数据中含有独特的脑功能成分，为了揭示完整的脑功能信息，必须加以利用。为此，自2000年初起，人们开始探索利用复数fMRI数据的ICA方法。2002年，Calhoun等人首先将ICA用于复数fMRI数据分析(Calhoun,V.D.,Adali,T.,Pearlson,G.,VanZijl,P.,Pekar,J.,2002.IndependentcomponentanalysisoffMRIdatainthecomplexdomain.MagneticResonanceinMedicine48,180-192)。为了消除相位噪声，该方法在ICA之前丢弃了大脑前半部分的体素。换句话说，此时的ICA只利用了约50％的复数fMRI数据。即使是这样，与只分析fMRI幅值数据的ICA方法相比，Calhoun方法所提取任务相关成分的连续激活体素数也平均高出12-23％。2009年，Rodriguez等人提出了一种新的相位消噪方法—相位质量图(phasequalitymap)消噪法(Rodriguez,P.A.,Correa,N.M.,Eichele,T.,Calhoun,V.D.,Adali,T.,2009.Qualitymapthresholdingforde-noisingofcomplex-valuedfMRIdataanditsapplicationtoICAoffMRI.IEEEInternationalWorkshoponMachineLearningforSignalProcessing(MLSP),1-6)。该方法将fMRI相位数据中相位变化高于人为设定门限的体素确定为噪声体素，在ICA之前将其从复数fMRI数据中去除。实验表明，这部分去除数据约占fMRI总数据量的30％，也就是说，当利用相位质量图方法进行消噪时，ICA能利用约70％的复数fMRI数据，数据利用率得以提高，所恢复的脑功能信息更为丰富。因此，相位质量图消噪法在多篇复数fMRI数据的ICA分析文献中得以应用。但是，不难看到，上述两种消除相位噪声的方法都在ICA之前去除了部分复数fMRI数据(至少30％左右)，这些去除数据中也含有丰富的脑功能信息。以一种运动刺激下采集的复数fMRI数据为例，消噪前复数fMRI数据所包含的独立成分个数不低于40，但相位消噪后降为26个，也就是说，大约14个脑功能成分因载体数据的缺失而缺失。可见，在ICA分析中利用复数fMRI数据是提取完整脑功能信息的关键。
技术实现思路
本专利技术的目的在于，取消ICA之前的相位消噪预处理，取而代之的是在ICA之后提供一种对空间激活脑区成分进行有效消噪的方法，保障ICA能够对单被试和多被试复数fMRI数据进行分析，解决因消噪预处理而造成的数据丢弃和脑信息损失问题。本专利技术的技术方案是，对于单被试复数fMRI数据，直接进行ICA，获取K个空间激活脑区成分k＝1,...，K，K为独立成分的个数。对进行相位校正，得到无相位模糊的空间激活脑区成分由于没有预处理消噪，含有大量的高幅值噪声体素，用阈值法(去除幅值低于某一阈值的体素)无法消除。为此，本专利技术利用源相位图像进行消噪。具体而言，空间激活脑区成分为复数信号，包括幅值图像和相位图像，记相位图像为为区别于原始的复数fMRI相位数据(属于混合数据)，称为源相位图像，其相位取值范围为(-π,π]。在中，定义[-π/4,π/4]范围内相位值对应的体素为激活体素，其他相位值，包括(-π,-π/4)和(π/4,π]范围内的相位值，对应的体素为干扰体素，则适于单被试空间激活脑区成分后处理消噪的mask构建如下：l为空间激活脑区成分中体素的指针。将BM1作用于含噪的得到去除大量噪声体素、仅保留激活体素的空间激活脑区成分：最后，去除中幅值微小如的体素，得到最终消噪的单被试空间激活脑区成分。对于多被试复数fMRI数据，分别进行单被试ICA，获取每个被试的空间激活脑区成分p＝1,...,P，P为被试个数。对进行相位校正，得到无相位模糊的空间激活脑区成分从中获取源相位图像并分别构建单被试消噪mask，记为BM1p，将BM1p作用于含噪的获取去除大量噪声体素、仅保留激活体素的单被试空间激活脑区成分再由获取初步消噪的组平均空间激活脑区成分为了消除未在一半被试中激活的体素，在单被试BM1p基础上，构建多被试组平均空间激活脑区成分的消噪mask如下：将BM2作用于得到进一步消噪的组平均空间激活脑区成分去除中幅值微小如的体素，得到最终消噪的多被试组平均空间激活脑区成分。本专利技术所达到的效果和益处是，与ICA预处理消噪法，如相位质量图消噪法相比，在ICA之前对复数fMRI数据无任何体素去除，保障在ICA分析中利用复数fMRI数据，以获取更多的脑功能信息。例如，对于运动刺激下采集的复数fMRI数据，预处理消噪法只估计26个独立脑功能成分，而本专利技术可估计49个独立脑功能成分。针对随之而来的空间激活脑区成分中存在高幅值噪声的问题，本专利技术提供了基于源相位图像的后处理消噪法，根据相位范围而不是幅度大小去除噪声体素、保留激活体素。因此，本专利技术能够保障ICA对单被试和多被试复数fMRI数据进行分析，进而解决因预处理消噪而造成的数据丢弃和脑信息损失问题。附图说明图1是对单被试复数fMRI数据的任务相关空间激活脑区成分进行后处理消噪的具体步骤。图2是对16被试复数fMRI数据的组平均任务相关空间激活脑区成分进行后处理消噪的具体步骤。具体实施方式下面结合技术方案和附图，详细叙述本专利技术的二个具体实施例。具体实施例一：假设现有运动刺激下采集的单被试复数fMRI数据，对被试全脑的扫描次数为165。对该复数fMRI数据进行ICA，得到含有大量高幅值噪声的任务相关空间激活脑区成分，对其进行后处理消噪的具体步骤如图1所示。第一步，根据信息论准则估计单被试复数fMRI数据的独立成分个数，结果为30，采用本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种对复数fMRI数据进行ICA分析的后处理消噪方法，其特征是，对于单被试复数fMRI数据，直接进行ICA，获取K个空间激活脑区成分k＝1,...,K，K为独立成分的个数；对进行相位校正，得到无相位模糊的空间激活脑区成分获取源相位图像即的相位图像，相位取值范围为(‑π,π]；在中，定义[‑π/4,π/4]范围内相位值对应的体素为激活体素，其他相位值，包括(‑π,‑π/4)和(π/4,π]范围内的相位值，对应的体素为干扰体素，构建适于单被试空间激活脑区成分后处理消噪的mask如下：BM1=1,ifs‾^k,phase(l)∈[-π/4,π/4]0,otherwise]]>l为空间激活脑区成分中体素的指针；将BM1作用于含噪的得到去除大量噪声体素、仅保留激活体素的空间激活脑区成分：最后，去除中幅值微小的体素，得到最终消噪的单被试空间激活脑区成分；对于多被试复数fMRI数据，分别进行单被试ICA，获取每个被试的空间激活脑区成分p＝1,...,P，P为被试个数；对进行相位校正，得到无相位模糊的空间激活脑区成分从中获取源相位图像并分别构建单被试消噪mask，记为BM1p，将BM1p作用于含噪的获取去除大量噪声体素、仅保留激活体素的单被试空间激活脑区成分再由获取初步消噪的组平均空间激活脑区成分在单被试BM1p基础上，构建多被试组平均空间激活脑区成分的消噪mask，消除未在一半被试中激活的体素：BM2=1,ifΣp=1PBM1p≥P/20,otherwise]]>将BM2作用于得到进一步消噪的组平均空间激活脑区成分去除中幅值微小如的体素，得到最终消噪的多被试组平均空间激活脑区成分。...

【技术特征摘要】
1.一种对复数fMRI数据进行ICA分析的后处理消噪方法，其特征是，对于单被试复数fMRI数据，直接进行ICA，获取K个空间激活脑区成分k＝1,…,K，K为独立成分的个数；对进行相位校正，得到无相位模糊的空间激活脑区成分获取源相位图像即的相位图像，相位取值范围为(-π,π]；在中，定义[-π/4,π/4]范围内相位值对应的体素为激活体素，其他相位值，包括(-π,-π/4)和(π/4,π]范围内的相位值，对应的体素为干扰体素，构建适于单被试空间激活脑区成分后处理消噪的mask如下：l为空间激活脑区成分中体素的指针；将BM1作用于含噪的得到去除大量噪声体素、仅保留激活体素的空间激活脑区成分：最后，去除中幅值微小的体素，得到最终消...

【专利技术属性】
技术研发人员：林秋华，于谋川，龚晓峰，丛丰裕，
申请(专利权)人：大连理工大学，
类型：发明
国别省市：辽宁;21