一种基于rtfMRI-NF技术的情绪调控训练方法技术

本发明专利技术涉及交互训练技术领域，具体公开了一种基于rtfMRI－NF技术的情绪调控训练方法，所述方法包括对用户进行结构像扫描，得到标准模型；基于预设的扫描指令对用户进行静息态扫描，得到采集数据，得到并显示动态模型；向用户展示预设的训练流程，获取并显示用户脑区的活动信息，根据所述脑区的活动信息在预设的调节策略库中查询并反馈调节策略；停止反馈调节策略，获取并显示用户脑区的活动信息，获取用户的自主调节能力值；当用户的自主调节能力值达到预设的调节阈值时，在预设时间段之后对用户进行静息态扫描，得到采集数据，生成评价报告。本发明专利技术通过rtfMRI－NF技术，训练用户的情绪调节能力，可以帮助用户自我调节情绪状态。可以帮助用户自我调节情绪状态。可以帮助用户自我调节情绪状态。

【技术实现步骤摘要】
一种基于rtfMRI
‑
NF技术的情绪调控训练方法


[0001]本专利技术涉及交互训练
，具体是一种基于rtfMRI
‑
NF技术的情绪调控训练方法。

技术介绍

[0002]基于实时功能磁共振成像的神经反馈技术(real time functional MagneticResonance Imaging Neurofeedback，rtfMRI
‑
NF)是近几年兴起的一种重要认知行为疗法(Cognition Behavioural Therapy，CBT)。该技术通过快速记录受试者大脑神经活动，并有针对性的实时反馈给受试者，受试者根据当前的神经活动进行训练和自主调节。
[0003]研究人员使用该技术对抑郁症、创伤后应激障碍、精神分裂症等疾病进行CBT治疗，取得了较好的效果。但是采用该方法通过调控ID伴抑郁情绪患者的脑功能进而改善失眠的研究，目前缺乏相关报道。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于rtfMRI
‑
NF技术的情绪调控训练方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0006]一种基于rtfMRI
‑
NF技术的情绪调控训练方法，所述方法包括：
[0007]对用户进行结构像扫描，得到标准模型；
[0008]基于预设的扫描指令对用户进行静息态扫描，得到采集数据，根据所述标准模型对所述采集数据进行空间标准化处理，得到并显示动态模型；
[0009]向用户展示预设的训练流程，获取并显示用户脑区的活动信息，根据所述脑区的活动信息在预设的调节策略库中查询并反馈调节策略；
[0010]停止反馈调节策略，获取并显示用户脑区的活动信息，获取用户的自主调节能力值；
[0011]当用户的自主调节能力值达到预设的调节阈值时，在预设时间段之后对用户进行静息态扫描，得到采集数据，生成评价报告。
[0012]作为本专利技术进一步的方案：所述方法中每次静息态扫描持续6min30s，采集260个时间点的数据；每次向用户展示预设的训练流程，获取并显示用户脑区的活动信息，根据所述脑区的活动信息在预设的调节策略库中查询并反馈调节策略时，训练3个轮次，采用Block设计，静息30s，调整目标脑区各30s，交替进行3次，持续6min20s；所述调整目标脑区步骤包括上调和下调。
[0013]作为本专利技术进一步的方案：对用户进行结构像扫描和静息态扫描的步骤包括：
[0014]对用户进行扫描，并实时生成磁共振扫描图像序列；
[0015]对所述磁共振扫描图像序列进行预处理，以获取预处理后的磁共振扫描图像；
[0016]根据预设的算法在所述预处理后的磁共振扫描图像中提取相应的目标数据。
[0017]作为本专利技术进一步的方案：所述对所述磁共振扫描图像序列进行预处理，以获取预处理后的磁共振扫描图像包括：
[0018]对所述磁共振扫描图像序列进行格式转换；
[0019]对格式转换后的磁共振扫描图像序列进行校正、标准化以及去干扰处理。
[0020]作为本专利技术进一步的方案：所述获取并显示用户脑区的活动信息步骤包括：
[0021]获取用户脑区的活动信息；
[0022]由温度计和曲线的方式反馈调节脑区的活动信息；
[0023]其中，所述温度计的高低表示当前目标脑区相对于基线信号的信号变化百分比，所述曲线表示目标脑区的信号强度曲线。
[0024]作为本专利技术进一步的方案：所述根据所述脑区的活动信息在预设的调节策略库中查询并反馈调节策略的步骤包括：
[0025]将所述脑区的活动信息输入训练好的情绪分析模型，得到用户情绪参数；
[0026]根据所述用户情绪参数确定调节策略；其中，所述调节策略至少包括视觉调节策略；
[0027]当所述调节策略为视觉调节策略时，根据用户情绪参数在预设的刺激图像库中提取并显示刺激图像；其中，所述刺激图像库中包括参数项和图像项。
[0028]作为本专利技术进一步的方案：所述刺激图像库的生成步骤包括：
[0029]预先采集fMRI数据，训练图像语义实时分类模型和视觉注意实时解码模型；
[0030]依次从预设的待检图像库中提取待检图像，并将所述待检图像向用户展示，作为视觉刺激；
[0031]实时采集第一fMRI数据，使用所述图像语义分类模型判断所述待检图像的语义类别；
[0032]将所述待检图像和相应的语义类别向用户展示，实时采集第二fMRI数据，将所述第二fMRI数据输入所述视觉注意实时解码模型，验证所述图像语义分类模型的识别结果；
[0033]当所述图像语义分类模型的识别结果通过验证时，根据所述语义类别和相应的待检图像生成刺激图像库。
[0034]作为本专利技术进一步的方案：所述预先采集fMRI数据，训练图像语义实时分类模型和视觉注意实时解码模型步骤包括：
[0035]用户预先参与脑区配准定位实验，一个图像语义分类训练实验和一个视觉注意分类训练实验，采集相应的fMRI数据，分别训练基于支持向量机的实时图像语义分类模型和视觉注意实时解码模型。
[0036]作为本专利技术进一步的方案：所述依次从预设的待检图像库中提取待检图像，并将所述待检图像向用户展示，作为视觉刺激的步骤包括：
[0037]依次从预设的待检图像库中提取待检图像并向用户进行展示，同时采集fMRI数据；其中，刺激持续时间为3个TR；
[0038]基于训练好的图像语义实时分类模型对刺激图像进行语义分类，整个数据预处理及分类过程在1个TR内完成。
[0039]作为本专利技术进一步的方案：所述将所述待检图像和相应的语义类别向用户展示，实时采集第二fMRI数据，将所述第二fMRI数据输入所述视觉注意实时解码模型，验证所述
图像语义分类模型的识别结果包括：
[0040]将所述待检图像和相应的语义类别向用户展示，所述待检图像和相应的语义类别分别放置在视觉刺激屏幕的两侧；其中，用户通过视觉注意对语义类别是否正确进行反馈，若类别判定正确，则注意看语义类别，若类别判定错误，则注意待检图像，视觉注意交互过程持续2个TR；
[0041]基于视觉注意实时解码模型计算用户的视觉注意信息，验证所述图像语义分类模型的识别结果；其中，数据预处理及视觉注意解码过程在1个TR内完成；视觉解码的结果在下一个TR通过视觉刺激屏幕向用户展示。
[0042]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：首次采用rtfMRI
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NF技术调节杏仁核活动来调控ID患者抑郁情绪改善ID患者失眠；采用目前先进的rtfMRI
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NF技术，通过分析rtfMRI
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NF训练前后ID伴抑郁情绪患者静息态和脑网络变化，及其与临床行为学变化之间的关系，探索通过rtfMRI
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于rtfMRI－NF技术的情绪调控训练方法，其特征在于，所述方法包括：对用户进行结构像扫描，得到标准模型；基于预设的扫描指令对用户进行静息态扫描，得到采集数据，根据所述标准模型对所述采集数据进行空间标准化处理，得到并显示动态模型；向用户展示预设的训练流程，获取并显示用户脑区的活动信息，根据所述脑区的活动信息在预设的调节策略库中查询并反馈调节策略；停止反馈调节策略，获取并显示用户脑区的活动信息，获取用户的自主调节能力值；当用户的自主调节能力值达到预设的调节阈值时，在预设时间段之后对用户进行静息态扫描，得到采集数据，生成评价报告。2.根据权利要求1所述的基于rtfMRI－NF技术的情绪调控训练方法，其特征在于，所述方法中每次静息态扫描持续6min30s，采集260个时间点的数据；每次向用户展示预设的训练流程，获取并显示用户脑区的活动信息，根据所述脑区的活动信息在预设的调节策略库中查询并反馈调节策略时，训练3个轮次，采用Block设计，静息30s，调整目标脑区各30s，交替进行3次，持续6min20s；所述调整目标脑区步骤包括上调和下调。3.根据权利要求1所述的基于rtfMRI－NF技术的情绪调控训练方法，其特征在于，对用户进行结构像扫描和静息态扫描的步骤包括：对用户进行扫描，并实时生成磁共振扫描图像序列；对所述磁共振扫描图像序列进行预处理，以获取预处理后的磁共振扫描图像；根据预设的算法在所述预处理后的磁共振扫描图像中提取相应的目标数据。4.根据权利要求3所述的基于rtfMRI－NF技术的情绪调控训练方法，其特征在于，所述对所述磁共振扫描图像序列进行预处理，以获取预处理后的磁共振扫描图像包括：对所述磁共振扫描图像序列进行格式转换；对格式转换后的磁共振扫描图像序列进行校正、标准化以及去干扰处理。5.根据权利要求1所述的基于rtfMRI－NF技术的情绪调控训练方法，其特征在于，所述获取并显示用户脑区的活动信息步骤包括：获取用户脑区的活动信息；由温度计和曲线的方式反馈调节脑区的活动信息；其中，所述温度计的高低表示当前目标脑区相对于基线信号的信号变化百分比，所述曲线表示目标脑区的信号强度曲线。6.根据权利要求1所述的基于rtfMRI－NF技术的情绪调控训练方法，其特征在于，所述根据所述脑区的活动信息在预设的调节策略库中查询并反馈调节策略的步骤包括：将所述脑区的活动信息输入训练好的情绪分析模型，得到用户情绪参数；根据所述用户情绪参数确定调节策略；其中，所述调节策略至少包括视觉调节策略；当所述调节策略为...

【专利技术属性】
技术研发人员：李永丽，武肖玲，邹智，李中林，周菁，窦社伟，闫峰山，李刚，马会民，赵小娟，
申请(专利权)人：河南省人民医院，
类型：发明
国别省市：