[发明专利]基于静息态功能磁共振的大脑功能区对侧定位方法有效
申请号: | 201710377307.7 | 申请日: | 2017-05-25 |
公开(公告)号: | CN108961259B | 公开(公告)日: | 2022-03-18 |
发明(设计)人: | 冯建峰;吴劲松;罗强;朱凤平;哈元恺;庄东晓;章捷;龚方源;毛颖;阮洪涛 | 申请(专利权)人: | 复旦大学;复旦大学附属华山医院 |
主分类号: | G06T7/11 | 分类号: | G06T7/11;G06V10/774;G06K9/62 |
代理公司: | 上海元一成知识产权代理事务所(普通合伙) 31268 | 代理人: | 吴桂琴 |
地址: | 200433 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | 本发明属医学图像处理及应用领域,涉及对大脑辅助运动区进行功能定位的技术,尤其涉及一种利用静息态功能磁共振成像技术自动定位辅助运动区的方法。本发明利用静息态功能磁共振成像技术自动定位辅助运动区,采用机器学习算法实现辅助运动区的高精度定位,并且在多个数据上进行算法有效性和可靠性验证,充分考虑脑瘤患者的临床状态,只需要被定位人员的最低参与度,既可用于健康人和脑肿瘤患者的脑辅助运动功能区定位,本方法能克服基于任务范式的磁共振定位技术对脑功能区往往只能有限激活,尤其是脑瘤患者的任务执行度普遍较差时无法很好满足临床需要的缺点。 | ||
搜索关键词: | 基于 静息态 功能 磁共振 大脑 定位 方法 | ||
【主权项】:
1.基于静息态功能磁共振的大脑功能区对侧定位方法,其特征在于,其包括步骤:1)通过健康人的大数据样本,利用静息态数据,建立全脑218子区图谱;2)通过健康人的大数据样本,对于218子区图谱中每一个子区,分别训练SVM分类器;3)将获取的脑功能区胶质瘤患者的静息态功能影像及高精度的结构影像,进行预处理,包括:扫描层时间校正,头动校正,映射到标准化空间,去趋势项,带通滤波以及Scrubbing;在配准的同时,通过肿瘤MASK去除其对于标准化的影响,将未受到肿瘤影像的健康侧大脑映射到标准空间;4)对于患侧目标区域的每一个体素,分别计算其与对侧多个特征区域信号的相关系数,以此作为支持向量机(SVM)分类器的输入,输出则为目标区域的每一个体素是否属于这个大脑子区;5)最后,将所有定位的结果拼合,映射回个体空间形成对整个患侧大脑功能区的定位结果。
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