[发明专利]一种功能核磁共振成像时间序列二次修正的时间自相关方法

摘要

本发明公开了一种功能核磁共振成像时间序列二次修正的时间自相关方法，包括以下步骤：使用矩阵结构表示法表示fMRI时间序列数据，通过矩阵元确定该位置的体素点；在原始的时间自相关和修正的时间自相关的基础上进行了改善。由于本发明对于时间序列中具有较高的相似性的抑制反应体素点进行了剔除，引入了相关分析法中的函数刺激，并在时间序列数据矩阵中加入新的向量，因此可以更加准确的检测出脑活动中的激活区域。

主权项

1.一种功能核磁共振成像时间序列二次修正的时间自相关方法，包括以下步骤：A、使用矩阵表示法表示功能核磁共振成像fMRI的时间序列数据A1、假设每个功能核磁共振成像fMRI序列拥有m个周期，而每个周期内又包含了n个时间点，即形成了n幅图像，则可以将数据用如下矩阵表示：t=x11x12···xij···x1nx21x22···x2j···x2n················xi1xi2···xij···xin··················xm1xm2···xmj···xmn]]>A2、矩阵中的矩阵元x_ij表示对应于某一个确定位置的体素点，第i个周期中的第j幅图像中该体素点的强度，则描述时间序列的第i个周期可以表示为：t_i=[x_i1  x_i2  …  x_ij  …  x_in]B、二次修正的时间自相关方法RTSC将时间序列数据使用矩阵结构表示法表示后，则可以用以下方法加以处理；B1、时间自相关方法：对于一个时间序列t_i可以使用如下公式对其中的所有周期两两求相关系数c_ij：cij=corr(ti,tj)=Cov(ti,tj)D(ti)D(tj)j>i,i=1,2,,...,m]]>其中，Cov(t_i,t_j)是两个不同周期数据的协方差，D(t_i)和D(t_j)分别为t_i和t_j的方差；则可以将时间自相关TSC值定义为c_ij的数学期望，公式如下：T=2m(m-1)Σi=1mΣj>icij]]>该方法通过计算体素点在时间序列中各周期间的相关系数来判定该体素点是否激活；对于激活的体素点，其各周期间具有较强的相关性，因此T值较大；反之，对于非激活点，T值较小；因此，只要找到合适的临界值，就能够检测出激活的区域；B2、修正的时间自相关MTSC方法：在时间自相关方法TSC的基础上，为了提高时间自相关方法探测激活点的灵敏度，引入了相关系数c_ij的标准差σ，公式如下：σ=2m(m-1)Σi=1mΣj>i(cij-T)2]]>并将时间自相关TSC值修正为T'，公式如下：T′=Tσ]]>其中，T为原始的时间自相关方法中的时间自相关方法值；由于系统噪声的随机性，c_ij是较小且离散的；因此，T值较小且σ值较大，这样T'就得到了更小的值；如果时间序列来自激活区域，对外加刺激的动力学反应起主要作用，根据不同周期内在的规律，c_ij是较大且非离散的；因此，T值较大且σ值较小，这样就得到了更大的T'值；通过MTSC方法拉大了激活区域与非激活区域的差距，提高了时间自相关方法的灵敏度；B3、二次修正的TSC方法RTSC：在fMRI实验中，刺激的“on”和“off”可用方波形象地加以表示；方波中的s和r分别为功能性刺激“on”和“off”两种状态的持续时间；对于off-on—off-on形式的刺激，脑内的激活点的时间序列将呈现出“谷—峰—谷—峰”的波动形式；抑制反应体素点的时间序列将呈现“峰谷—峰—谷”的波动形式；对于抑制反应的体素点，时间序列中各周期之间有较高的相似性，其时间自相关值较高；OTSC和MTSC方法都没有剔除这样的体素点，而是将它们也列入激活的体素点；为了更准确的检测出功能活动时脑激活区域，二次修正的TSC方法引入了相关分析法中的函数刺激；对于off-on—off-on的刺激形式，刺激函数的一个周期为[00 …01 … 1]，0表示静息，1表示刺激；由此在时间序列数据矩阵中加入新的向量，公式如下：t_m+1＝[x_m+1,1 x_m+1,2 … x_m+1,j … x_m+,n]其中，每一个点值可以用如下方式表示：xm+1,j=01≤j≤1r+1≤j≤r+s]]>r和s分别表示在一个周期内静息和刺激的扫描脑图数量；按照MTSC方法，每个体素点在时间序列各个周期以及添加的标准刺激周期之间求相关系数，并计算相关系数c_ij的标准差，最终求得时间自相关值；对于激活的体素点，其时间序列各周期与标准刺激周期作相关性分析时，相关系数较大且为正相关，标准差σ较小，这样T'值较大；对于抑制反应的体素点，其时间序列各周期与标准刺激周期作相关性分析时，相关系数绝对值较大且为负相关，而其自身时间序列各周期间相关系数为正，二者相互抵消，导致T值较小；c_ij值有正有负，是比较分散的，其标准差σ较大，这样T'值较小；由此可见，RTSC方法有效的区分了激活与抑制。