静息态脑网络构建方法、装置、设备及计算机存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种静息态脑网络构建方法、装置、设备及计算机存储介质，该方法包括：获取全脑影像对应的静息态功能磁共振数据；根据标准脑模板确定所述全脑影像中的脑网络节点，并根据静息态功能磁共振数据分别确定每个脑网络节点对应体素的平均时间序列；根据所述平均时间序列计算任意两个脑网络节点之间的距离相关系数；根据所述距离相关系数确定所述全脑影像中的脑网络连接边，以根据脑网络节点及脑网络连接边构建脑网络。由此，通过利用距离相关系数构建脑网络，简化了脑网络的构建步骤，且提高了脑网络的准确度。

【技术实现步骤摘要】
静息态脑网络构建方法、装置、设备及计算机存储介质
本专利技术涉及脑网络
，尤其涉及一种静息态脑网络构建方法、装置、设备及计算机存储介质。
技术介绍
随着人对大脑功能的持续关注以及脑功能成像技术的不断进步，脑科学的研究得到了高速发展。功能磁共振成像(functionalmagneticresonanceimaging,fMRI)是一种利用磁振造影来测量神经元活动所引发的血液动力改变的成像方式，具有非侵入、没辐射暴露以及高分辨率的优点，是目前用来研究大脑功能的主要手段之一。想要对大脑功能进行分析与研究就需要先构建大脑功能网络，目前脑功能网络模型基本上是利用皮尔森系数来进行构建，然而由于皮尔森系数对功能磁共振数据有较高的要求，造成大脑功能网络构建困难,，且构建后的大脑功能网络准确度低。
技术实现思路
本专利技术提供一种静息态脑网络构建方法、装置、设备及计算机存储介质，旨在解决目前脑网络构建步骤复杂，且构建的脑网络准确度低的技术问题。为实现上述目的，本专利技术提供一种静息态脑网络构建方法，所述静息态脑网络构建方法包括：获取全脑影像对应的静息态功能磁共振数据；根据标准脑模板确定所述全脑影像中的脑网络节点，并根据静息态功能磁共振数据分别确定每个脑网络节点对应体素的平均时间序列；根据所述平均时间序列计算任意两个脑网络节点之间的距离相关系数；根据所述距离相关系数确定所述全脑影像中的脑网络连接边，以根据脑网络节点及脑网络连接边构建脑网络。优选地，确定所述全脑影像中的脑网络节点总数，以构建所述脑网络节点对应的零矩阵；将所述任意两个脑网络节点之间的距离相关系数作为所述零矩阵的元素，以得到相关矩阵；确定距离相关系数阈值，对所述相关矩阵的元素进行阈值化，以得到阈值相关矩阵；根据所述阈值相关矩阵，确定所述全脑影像中的脑网络连接边。优选地，分别将所述相关矩阵中各个位置的元素与距离相关系数阈值比较大小；将大于或等于距离相关系数阈值的距离相关系数对应位置的元素设置为预设值，以得到阈值相关矩阵。优选地，确定所述阈值相关矩阵的元素中值为预设值的各个目标元素；分别确定所述目标元素在所述全脑影像中对应的两个脑网络节点，并在所述两个脑网络节点之间建立脑网络连接边。优选地，计算所述脑网络的聚类系数及平均路径长度；基于所述脑网络的聚类系数及平均路径长度，计算小世界性。优选地，根据所述小世界性，判断所述脑网络是否具有小世界拓扑结构；若所述脑网络不具有小世界拓扑结构，则对所述脑网络进行优化，以得到具有小世界拓扑结构的脑网络。优选地，获取全脑影像，并对所述全脑影像进行预处理，以得到所述全脑影像对应的静息态功能磁共振数据。此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种静息态脑网络构建装置，所述静息态脑网络构建装置包括：获取模块，用于获取全脑影像对应的静息态功能磁共振数据；确定模块，用于根据标准脑模板确定所述全脑影像中的脑网络节点，并根据静息态功能磁共振数据分别确定每个脑网络节点对应体素的平均时间序列；计算模块，用于根据所述平均时间序列计算任意两个脑网络节点之间的距离相关系数；构建模块，用于根据所述距离相关系数确定所述全脑影像中的脑网络连接边，以根据脑网络节点及脑网络连接边构建脑网络。此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种静息态脑网络构建设备，所述静息态脑网络构建设备包括处理器，存储器以及存储在所述存储器中的静息态脑网络构建程序，所述静息态脑网络构建程序被所述处理器运行时，实现如上所述的静息态脑网络构建方法的步骤。此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质上存储有静息态脑网络构建程序，所述静息态脑网络构建程序被处理器运行时实现如上所述静息态脑网络构建方法的步骤。相比现有技术，本专利技术公开了一种静息态脑网络构建方法、装置、设备及计算机存储介质，获取全脑影像对应的静息态功能磁共振数据；根据标准脑模板确定所述全脑影像中的脑网络节点，并根据静息态功能磁共振数据分别确定每个脑网络节点对应体素的平均时间序列；根据所述平均时间序列计算任意两个脑网络节点之间的距离相关系数；根据所述距离相关系数确定所述全脑影像中的脑网络连接边，以根据脑网络节点及脑网络连接边构建脑网络，通过利用距离相关系数构建脑网络，简化了脑网络的构建步骤，且提高了脑网络的准确度。附图说明图1是本专利技术各实施例涉及的静息态脑网络构建设备的硬件结构示意图；图2是本专利技术静息态脑网络构建方法第一实施例的流程示意图；图3是本专利技术静息态脑网络构建方法第二实施例的流程示意图；图4是本专利技术静息态脑网络构建装置第一实施例的功能模块示意图。本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。具体实施方式应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。本专利技术实施例主要涉及的静息态脑网络构建设备是指能够实现网络连接的网络连接设备，所述静息态脑网络构建设备可以是服务器、云平台等。参照图1，图1是本专利技术各实施例涉及的静息态脑网络构建设备的硬件结构示意图。本专利技术实施例中，静息态脑网络构建设备可以包括处理器1001(例如中央处理器CentralProcessingUnit、CPU)，通信总线1002，输入端口1003，输出端口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信；输入端口1003用于数据输入；输出端口1004用于数据输出，存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatilememory)，例如磁盘存储器，存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。本领域技术人员可以理解，图1中示出的硬件结构并不构成对本专利技术的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。继续参照图1，图1中作为一种可读存储介质的存储器1005可以包括操作系统、网络通信模块、应用程序模块以及静息态脑网络构建程序。在图1中，网络通信模块主要用于连接服务器，与服务器进行数据通信；而处理器1001可以调用存储器1005中存储的静息态脑网络构建程序，并执行如下操作：获取全脑影像对应的静息态功能磁共振数据；根据标准脑模板确定所述全脑影像中的脑网络节点，并根据静息态功能磁共振数据分别确定每个脑网络节点对应体素的平均时间序列；根据所述平均时间序列计算任意两个脑网络节点之间的距离相关系数；根据所述距离相关系数确定所述全脑影像中的脑网络连接边，以根据脑网络节点及脑网络连接边构建脑网络。进一步地，处理器1001还可以用于调用存储器1005中存储的静息态脑网络构建程序，并执行以下步骤：确定所述全脑影像中的脑网络节点总数，以构建所述脑网络节点对应的零矩阵；将所述任意两个脑网络节点之间本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种静息态脑网络构建方法，其特征在于，所述静息态脑网络构建方法包括：/n获取全脑影像对应的静息态功能磁共振数据；/n根据标准脑模板确定所述全脑影像中的脑网络节点，并根据静息态功能磁共振数据分别确定每个脑网络节点对应体素的平均时间序列；/n根据所述平均时间序列计算任意两个脑网络节点之间的距离相关系数；/n根据所述距离相关系数确定所述全脑影像中的脑网络连接边，以根据脑网络节点及脑网络连接边构建脑网络。/n

【技术特征摘要】
1.一种静息态脑网络构建方法，其特征在于，所述静息态脑网络构建方法包括：
获取全脑影像对应的静息态功能磁共振数据；
根据标准脑模板确定所述全脑影像中的脑网络节点，并根据静息态功能磁共振数据分别确定每个脑网络节点对应体素的平均时间序列；
根据所述平均时间序列计算任意两个脑网络节点之间的距离相关系数；
根据所述距离相关系数确定所述全脑影像中的脑网络连接边，以根据脑网络节点及脑网络连接边构建脑网络。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述距离相关系数确定所述全脑影像中的脑网络连接边的步骤包括：
确定所述全脑影像中的脑网络节点总数，以构建所述脑网络节点对应的零矩阵；
将所述任意两个脑网络节点之间的距离相关系数作为所述零矩阵的元素，以得到相关矩阵；
确定距离相关系数阈值，对所述相关矩阵的元素进行阈值化，以得到阈值相关矩阵；
根据所述阈值相关矩阵，确定所述全脑影像中的脑网络连接边。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定距离相关系数阈值，对所述相关矩阵的元素进行阈值化，以得到阈值相关矩阵的步骤包括：
分别将所述相关矩阵中各个位置的元素与距离相关系数阈值比较大小；
将大于或等于距离相关系数阈值的距离相关系数对应位置的元素设置为预设值，以得到阈值相关矩阵。


4.根据权利要求2所的方法，其特征在于，所述根据所述阈值相关矩阵，确定所述全脑影像中的脑网络连接边的步骤包括：
确定所述阈值相关矩阵的元素中值为预设值的各个目标元素；
分别确定所述目标元素在所述全脑影像中对应的两个脑网络节点，并在所述两个脑网络节点之间建立脑网络连接边。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据脑网络节点及脑网络连接边构建...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘维湘，梁晓童，戚玉龙，成官迅，
申请(专利权)人：深圳大学，
类型：发明
国别省市：广东;44