[发明专利]一种基于信号稀疏近似的脑功能连通区域检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于功能磁共振成像技术的人脑功能连通区域检测方法，具体涉及一种基于功能磁共振混合信号稀疏近似的盲源信号分离方法对人脑功能连通区域的精确定位与检测方法。

背景技术

功能磁共振成像技术是20世纪90年代开始兴起的一种新型磁共振成像技术。该技术结合了功能、解剖和影像三方面信息，为传统的磁共振技术从单一的形态结构研究到与功能相结合的系统研究提供强有力的技术支持，同时为对人脑功能连通区域、神经认知的研究、脑科疾病及心理疾病的诊断等提供有利的技术保障。在利用功能磁共振成像技术进行人脑功能连通区域的研究中，有效、准确的处理高维磁共振数据的方法对人脑功能连通区域的研究起到了至关重要的作用。然而，当前的数据处理分析方法，尽管在一定程度上能够完成功能区域的检测，但均存较多的不足与缺陷，其功能区定位的准确性还待进一步提高。例如，模糊聚类分析法受制于迭代速度、模糊指数以及功能区估计个数的限制；独立成分分析完全受制于较强的功能区源信号的相互独立的假设，限制了功能连通区域的检测。

因此，现有的人脑功能连通区域检测技术还待进一步发展与提高。

发明内容

本发明提供一种基于信号稀疏近似的脑功能连通区域检测方法，通过对功能磁共振混合信号进行稀疏近似，得到稀疏近似数据集，再采用独立成分分析方法进行脑功能信号盲分割，实现更加准确定位检测脑功能连通区域。

为实现上述目的，本发明提供一种基于信号稀疏近似的脑功能连通区域检测方法，其特点是，该方法包含以下步骤：

步骤1、对功能磁共振信号中的每一个时间点数据执行小波包分解，得到关于原时间点数据的小波树；

步骤2、对小波树中的节点进行稀疏性度量，并选择出稀疏性最强的小波树节点，以致形成关于原功能磁共振数据的有效的稀疏性近似数据集；

步骤3、对形成的稀疏性近似数据集采用独立成分分析来进行混合矩阵寻优，并结合原功能磁共振混合信号进行功能区源信号的重构，以完成功能区域的精确定位与检测。

上述步骤1中，对时间点数据分别进行三层一维小波包分解。

本发明一种基于信号稀疏近似的脑功能连通区域检测方法和现有技术的数据处理分析方法相比，其优点在于，本发明通过首先利用功能磁共振信号的更一般性的假设稀疏性，获得原混合数据的稀疏近似，再通过独立成分分析与信号重构以实现源信号的分离，从而达到精确定位脑功能连通区域的目的，有利于对脑科学、神经科学以及脑科疾病等方面的研究。

附图说明

图1为本发明一种基于信号稀疏近似的脑功能连通区域检测方法的方法流程图；

图2为本发明一种基于信号稀疏近似的脑功能连通区域检测方法的流程图。

具体实施方式

以下结合附图，进一步说明本发明的具体实施例。

如图1并结合图2所示，本发明公开一种基于信号稀疏近似的脑功能连通区域检测方法，该方法包含以下步骤：

步骤1、小波包分解：对功能磁共振数据的每一个时间点数据，分别进行3层一维小波包分解，其中小波基的选择，本发明中选取了小波系中同时具备反对称性、正交性及双正交性的Daubechies（略写为：db）家族中的db2小波基；通过小波包分解后，会得到每个时间点数据相应的小波树（如图2所示），小波树中每个节点有着不同稀疏属性。，并且基于所得的小波树节点形成了关于原信号的一种有效的稀疏近似

步骤2、构成稀疏近似数据集操作：该操作主要包括了两方面的工作。

步骤2.1、其一为构造一个基于赋范线性空间的距离度量范数（lp范数）的小波树节点的稀疏性度量器，对每个小波树节点的稀疏性进行度量，得到一个关于各个节点的稀疏性质量向量Q，其满足，其中其表示关于原功能磁共振数据每个时间点的小波包树第l个小波树节点共同组成的小波系数向量，且n表示向量的长度。

步骤2.2、其二按照稀疏性大小，选择稀疏性最大的小波树节点形成关于原混合信号的一种有效的稀疏近似集，从而提高了脑功能信号的重构与定位能力。

步骤3、独立成分分解与重构：该流程主要是对步骤2中的形成的关于原混合信号的稀疏近似集进行独立成分分解，以致估计关于原功能磁共振数据中的各个源信号混合系数A及解混稀疏W，再联合原混合功能磁共振数据信号，进行源信号（或称为功能网络）的重构，最终得到所需要的功能连通网络，即独立成分图像及相应的时间过程。

尽管本发明的内容已经通过上述优选实施例作了详细介绍，但应当认识到上述的描述不应被认为是对本发明的限制。在本领域技术人员阅读了上述内容后，对于本发明的多种修改和替代都将是显而易见的。因此，本发明的保护范围应由所附的权利要求来限定。