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,ot...

【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