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    乐彩网重庆时时彩: 基于成组典型相关分析的脑功能磁共振成像盲源分离方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201511002645.X

    申请日:

    2015.12.28

    公开号:

    CN105596004A

    公开日:

    2016.05.25

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):A61B 5/055申请日:20151228|||公开
    IPC分类号: A61B5/055; G06T7/00 主分类号: A61B5/055
    申请人: 中国人民解放军国防科学技术大学
    发明人: 曾令李; 胡德文; 武兴杰; 李明; 沈辉
    地址: 410073 湖南省长沙市砚瓦池正街47号中国人民解放军国防科学技术大学机电工程与自动化学院
    优先权:
    专利代理机构: 湖南兆弘专利事务所 43008 代理人: 赵洪;谭武艺
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201511002645.X

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2017.08.25|||2016.06.22|||2016.05.25

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种基于成组典型相关分析的脑功能磁共振成像盲源分离方法,步骤包括:输入被试大脑磁共振图像;将输入的每个被试的大脑磁共振图像进行降维;将降维数据进行数据组合;将数据组合的结果再次进行降维;将再次降维结果进行典型相关分析(CCA)得到组群层级的源网络;依次进行数据反重构、标准化处理,得到每个被试的大脑源网络及对应的时间波动;将所有被试的大脑源网络及对应的时间波动进行加和取平均,得到被试组群的平均大脑源网络以及对应的时间波动。本发明不但能够更好地贴近功能磁共振成像物理和生理特性、而且还能提取不同被试个体之间相同特征,具有原理简单且贴近实际、操作方便、占用运算资源少、运算速度快的优点。

    权利要求书

    1.一种基于成组典型相关分析的脑功能磁共振成像盲源分离方法,其特征为步骤包括:
    1)输入经过预处理后的被试大脑磁共振图像;
    2)将输入的大脑磁共振图像进行subject层次的降维;
    3)将subject层次的降维数据进行数据组合;
    4)将数据组合的结果进行group层次的降维;
    5)将group层次的降维结果进行典型相关分析CCA得到组群层级的源网络;
    6)将组群层级的源网络依次进行数据反重构、标准化处理,得到每个被试的大脑源网络
    sci及对应的时间波动tci;
    7)将所有被试的大脑源网络sci及对应的时间波动tci进行加和取平均,得到被试组群的
    平均大脑源网络groupsc以及对应的时间波动grouptc。
    2.根据权利要求1所述的基于成组典型相关分析的脑功能磁共振成像盲源分离方法,其
    特征为,所述步骤2)的详细步骤包括:
    2.1)将经过预处理的大脑磁共振图像载入Matlab的工作空间,所述大脑磁共振图像维数
    为[a,b,c]、采样数为n,分别将大脑磁共振图像的采样数据通过reshape函数处理为[m,n]
    维的矩阵hi,其中m=a*b*c,i=1,...,N,N为被试个数;
    2.2)将每个矩阵hi按列去掉小于平均值的元素得到维数为[p,n]的新矩阵li并记录被保留
    数据的索引值;
    2.3)将每个新矩阵li通过主成分分析PCA变换为数据矩阵subsigi(p×numcomp),其中p
    为行数、numcomp为要求的脑网络的个数,所述数据矩阵subsigi(p×numcomp)对应的白化矩
    阵为whitesubi、去白化矩阵为dewhitesubi。
    3.根据权利要求2所述的基于成组典型相关分析的脑功能磁共振成像盲源分离方法,其
    特征为,所述步骤3)详细步骤包括:将subject层次的降维得到的每幅大脑磁共振图像的数
    据矩阵subsigi(p×numcomp)的一列视为一个空间成分,按照列组合的方式将每幅大脑磁共振
    图像的数据矩阵subsigi(p×numcomp)组合为新的数据矩阵groupin,使得每幅大脑磁共振图
    像的数据矩阵subsigi(p×numcomp)的每一列都为数据矩阵groupin的一列。
    4.根据权利要求3所述的基于成组典型相关分析的脑功能磁共振成像盲源分离方法,其
    特征为,所述步骤4)的详细步骤包括:将新的数据矩阵groupin通过主成分分析PCA变换
    为数据矩阵groupsig,所述数据矩阵groupsig对应的白化矩阵为whitegroup、去白化矩阵为
    dewhitegroup。
    5.根据权利要求4所述的基于成组典型相关分析的脑功能磁共振成像盲源分离方法,其
    特征为,所述步骤5)的详细步骤包括:
    5.1)取group层次的降维得到的数据矩阵groupsig中每个元素相邻的上下、左右和前后
    6个元素的平均数作为待生成数据矩阵L的相应元素值,边界元素用零补齐,生成自相关的
    数据矩阵L;
    5.2)将自相关的数据矩阵L利用典型相关分析CCA进行分析,解出特征向量组成矩阵
    即为数据矩阵groupsig的分解矩阵W,所述分解矩阵W的逆矩阵为A,将所述分解矩阵W作
    为得到的组群层级的源网络输出。
    6.根据权利要求5所述的基于成组典型相关分析的脑功能磁共振成像盲源分离方法,其
    特征为,所述步骤6)中进行数据反重构时,数据反重构的原则为保证数据反重构后得到的
    每个被试的源网络矩阵与对应的时间波动矩阵的乘积等于未通过典型相关分析CCA处理之
    前每个被试的原始数据矩阵。
    7.根据权利要求6所述的基于成组典型相关分析的脑功能磁共振成像盲源分离方法,其
    特征为,所述步骤6)中进行数据反重构的详细步骤包括:根据数据矩阵subsigi(p×numcomp)、
    数据矩阵groupsig对应的白化矩阵为、数据矩阵groupsig的分解矩阵W三者反重构每个被试
    的空间成分sci;根据数据矩阵subsigi(p×numcomp)对应的去白化矩阵为dewhitesubi、数据矩
    阵groupsig对应的去白化矩阵为dewhitegroup、分解矩阵W的逆矩阵A三者反重构得到每个
    被试的空间波动tci。
    8.根据权利要求7所述的基于成组典型相关分析的脑功能磁共振成像盲源分离方法,其
    特征为,所述步骤6)中的标准化处理包括符号纠正和比例缩放处理。
    9.根据权利要求8所述的基于成组典型相关分析的脑功能磁共振成像盲源分离方法,其
    特征为,所述步骤7)中将所有被试的大脑源网络sci及对应的时间波动tci进行加和取平均具
    体是指针对将所有被试的大脑源网络sci及对应的时间波动tci分别进行取和再除以被试个数
    N。

    关 键 词:
    基于 成组 典型 相关 分析 功能 磁共振 成像 分离 方法
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