功能性磁共振图像的聚类方法技术

技术编号:4215432 阅读:196 留言:0更新日期:2012-04-11 18:40
该发明专利技术属于生物信息技术中的功能性磁共振图像的聚类方法,包括对原始fMRI图像进行预处理,分区仿射聚类,获取新的图像及确定对应的偏向参数,获取全部偏向参数所对应的聚类结果,确定最优聚类结果,获取最终聚类后的fMRI图像。该发明专利技术由于将分级聚类与仿射聚类和自适应仿射聚类有机结合、对图像进行综合处理,克服传统聚类方法受人的主观因素影响和对个人经验的依赖性大,以及无法对数据量大的图像进行有效聚类处理等缺陷;有效解决了对最优聚类结果的的客观选择问题。因而,本发明专利技术具有对大数据量图像的处理能力强,并有效提高了fMRI图像处理过程中的客观性和对最优聚类结果选择的准确性等特点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于生物信息技术中的模式、图像识别领域,特别涉及一种功能性磁共振 成像(functional magnetic resonance imaging, fMRI)图像后处理技术。
技术介绍
目前,脑功能成像技术已得到了广泛应用,其中的功能性磁共振成像 (f皿ctionalmagnetic resonance imaging, fMRI)是在石兹共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)技术的基础上发展起来的,通过功能磁共振成像技术对许多生理和生物物理 参数进行测量,它是进行脑功能活动探测和成像的无创伤手段。其成像方法主要包括模型 驱动(Model-driven)分析方法及数据驱动(Data-driven)分析方法两类。其中 模型驱动(Model-driven)分析方法该方法在处理预RI图像的时候要依靠实验 模式(型),现在用的比较多的是Friston等人基于广义线性模型(General Linear Model, GLM)提出的统计参数图(Statistical Parametric M即ping, SPM)来分析预RI图像。这 类方法相对说本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种功能性磁共振图像的聚类方法,包括:    A.对原始fMRI图像进行预处理:首先对输入的fMRI图像进行空间位移的校正,并利用高通滤波器将呼吸、心跳类生理活动引起的低频噪声滤掉,再将校正后的图像进行标准化处理,然后对标准化处理后的图像利用高斯核进行空间平滑处理;    B.分区仿射聚类:首先按照常规的大脑分区模板进行分区,再根据所得到的各个分区图像子集,利用各个体素之间的相关系数作为相似度矩阵中的元素,并取矩阵的中值作为偏向参数,然后利用传统仿射聚类方法对各个分区的图像子集进行聚类,得到每个分区对应的聚类结果;    C.获取新的图像及确定对应的偏向参数:将由B步骤得到的分区聚类结果,利用...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员:陈华富吕维帅
申请(专利权)人:电子科技大学
类型:发明
国别省市:90[中国|成都]

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