文档介绍：浙江大学硕士学位论文
摘要
功能磁共振成像(ional M ie R eson anee Im ag ing,fM 租)是近年来发
展起来的一种无创伤的脑功能研究技术,它使脑科学研究者可以直接观察到静
息态时脑功能活动及各种行为状态时脑的变化,为科研工作提供了获取更多脑
信息的机会。
随着功能磁共振成像技术的发展, 出现许多脑功能成像数据处理方法。目
前,功能磁共振数据处理方法可分为模型驱动和数据驱动两大类,本文主要研
究了基于数据驱动的处理方法 IC A 来提取磁共振图像中的脑激活区。
ICA 不需要对实验设计的时间序列有预先的了解, 因此具有广阔的应用前
景,它为分析病人脑活动的 fM RI 数据或具有不可预测功能的 fMRI 数据,提供
了一个强有力的工具。本文利用独立成分分析处理脑功能磁共振成像数据做了
以下工作: :
1 . 文章中介绍并分析了目前国际上比较流行的三种 grou p indePendent
co娜 on ent an aly sis(G roup IC A )来处理多个被试的 fM 租数据的方法,这对于处
理大型的功能磁共振成像数据非常必要。
2 . 因为在实际实验操作中,通常需要的是数据处理的统计结果,本文使用
国际上流行的独立成分分析的 Inform ax 算法对成组的数据实现了功能磁共振成
像数据的盲分离,并对独立成分分析和统计参数图各自处理的功能磁共振成像
数据结果进行比较。结果发现独立成分方法不仅得到了与实验设计相符合的脑
激活区,还得到 sP M 得不到的心跳、眼动、头动引起的激活区,这样就可以清
楚的发现 fM RI 信号的内在因素。从而验证了该算法在大数据量运算中的有效
性。本文的结构安排如下:
第一章中主要搜集、整理、总结了国内外独立分量分析方面的成果和进展。
第二章是 fMR I 数据处理方法的概述。并且介绍了 SP M 软件基本原理。
第三章用 SPM 软件处理了一组实验数据,对其处理结果进行了分析。
第四章介绍了 ICA 方法的原理、三种工CA 方法和 Infom ax 算法。
第五章用 ICA 方法分离成组的 fM RI 数据,对其结果与 SpM 进行了比较。
关键词: 功能核磁共振成像; 统计参数图; 独立成分分析;
一 I一
浙江大学硕士学位论文
A b str a e t
F un etional m ic reson anee im aging (仰刃R l) 15 a non 一inv asional
to o l fo r th e re se a re h o f b ra in fu n e tio n ,b y w h ie h th e c h a n g e o f th e b ra in
in a ll k in d s o f b e h a v io r e a n b e d ire e tly o b se rv e d .
W ith th e d e v e lo P m e n t o f 仰刃R l te e hn o lo gy ,a lo t o f 且刃R l d ata
P ro e e s sin g te c hn iq u e s h av e b e e n P re sen te d an d lo ts o f a e h ie v e m e n ts
h a v e b e e n re a eh e d . A t P re sen t, D 刃R l d ata P ro e e ssin g te c hn iq u e s
in elu d e tw o tyP e s: m o d e l一dr iv en an d d ata 一d riv en . T h is P ap er m a in ly
stu d ie s to e x tra et th e b ra in a c tiv e re g io n s o f th e D 涯R l P ro e e ssin g
m e th o d o n th e b a sis o f th e d ata 一d riv e n 。
T h e a P P lic a tio n o f IC A to 介匹R l d ata 15 d isc u sse d . N o t o n ly th e
a re a s o f th e b ra in a c tiv a te d b y th e ta sk se P arate d ,b u t a lso th e ar e a s
a c tiv a te d b y