[发明专利]一种大脑功能网络的关键路径搜索方法

说明书

本发明公开了一种大脑功能网络关键路径搜索方法，主要步骤为：对前期采集的大脑功能磁共振成像数据进行预处理；将处理后的图像按标准脑模板划分为若干脑区，计算各脑区相关系数并将相关系数矩阵中的元素作为连接强弱的初始值；对路径进行编号并计算路径的优化度，将路径编号和对应的优化度存储到矩阵中；将路径按优化度降序排列并划分到不同的子群体中，构造子群体；对每个子群体中优化度最差的路径进行更新；将优化后的所有子群混合，进行个体局部随机更新操作，更新路径优化度。若全局路径优化度差值小于阀值，输出关键路径；否则重新划分子群。该方法可以研究大脑功能网络各功能区的功能交互，并分析网络结构和功能之间的潜在关系。

技术领域

本发明涉及一种大脑功能连接的分析方法，具体是一种大脑功能网络的关键路径搜索方法，属于生物医学信息处理技术领域。

背景技术

大脑作为人体最重要的器官之一，是人类处理认知和情感的高级信息处理系统，对于大脑功能的探讨无疑是非常有意义的事情。大脑是由多个神经元、神经元集群以及多个脑区相互连接而成的复杂结构网络，各部分之间的神经元相互配合完成脑的各种功能。近年来，许多科研工作者将复杂网络理论应用在脑科学研究中，利用复杂网络基本原理结合统计学的研究方法，对网络节点进行统计分析，发现了许多网络基本属性及节点间潜在拓扑关系。在脑疾病研究中，复杂网络结合统计学的方法也得到了广泛应用，并取得了很多重要的结论。研究结果表明，各种脑疾病患者的脑网络均存在不同程度的拓扑属性异常，这说明脑网络研究具有临床应用的价值。相对于解剖结构上存在的神经网络而言，大脑功能网络是个抽象的网络，众多研究结果表明大脑功能网络具有小世界属性和模块化的组织结构等拓扑属性。

功能磁共振成像(functional Magnetic Resonance Imaging,fMRI)是一种新兴的神经影像学方式，与脑电图(Electroencephalogram,EEG)相比，拥有更好的空间分辨率。近年来，由于fMRI的低侵入性、无辐射性及相对较宽泛的可用性，开始在脑科学研究领域广泛应用。fMRI测量的血氧水平依赖(BOLD)信号是由脱氧血红蛋白和含氧血红蛋白的磁化率变化引起的，当某个区域的神经元群体活动时，代谢需求将会提高，会引起局部脑血流量(CBF)和血氧含量的改变。fMRI能实时跟踪信号的改变，比如思维活动或认知实验中信号的变化。大批的脑科学研究人员已经开始从事磁共振功能神经成像的研究，并将它应用于认知神经科学。静息态功能磁共振的方法以其简单的实验设计，较高的信噪比，简单的数据处理流程而被广泛采用。

现实世界中，几乎所有的复杂系统(比如社会、生物、信息、交通运输系统)都可以自然地表示为网络。近年来，借助新兴无创的fMRI成像技术，脑科学迎来了一个发展的高峰。实际上，脑功能有两个基本组织原则，即功能性分化(空间距离邻近的神经元彼此之间连接的概率较高，并形成具有一定独立功能的单元，大脑神经连接网络的聚类系数可以反映这一特征)和功能性整合(空间远离的神经元彼此之间连接的概率较低，大脑神经连接网络的特征路径长度可以反映这一特征)相对应。因此大脑不同功能单元之间的神经元连接不如单元之内的神经元连接多，少量长的轴突投射已足以使脑神经网络具有小的特征路径长度，从而使大脑达到整体协作又局部专注的经济的工作模式。

大脑是人的神经感觉中枢，传统研究方法仅关注不同功能区域间的相关性，本发明可克服以往孤立研究节点统计特性的做法，从网络整体的角度对脑功能网络进行分析，揭示网络中结构和功能之间的潜在关系。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种大脑功能网络的关键路径搜索方法。

为了解决背景技术所存在的问题，本发明采用以下技术方案：

对磁共振设备采集到的大脑图像进行读取和格式转换；再进行时间矫正、头动矫正、配准、分割结构像、空间标准化、平滑等预处理；最后进行低频滤波，降低低频漂移及高频的生物噪音。