一種采集大腦功能連接自發(fā)波動(dòng)變異性方法與流程

本發(fā)明屬于靜息態(tài)功能磁共振技術(shù)的動(dòng)態(tài)功能連接技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種采集大腦功能連接自發(fā)波動(dòng)變異性方法。

背景技術(shù)：

人腦是一個(gè)極其復(fù)雜且高效的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，腦區(qū)間的協(xié)調(diào)工作將空間分離的腦區(qū)聯(lián)系起來(lái)，使其構(gòu)成一個(gè)拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)?；诠δ苓B接的研究表明，利用fMRI技術(shù)采集到的一些腦區(qū)之間的BOLD信號(hào)存在高度的時(shí)域同步性。研究人員通過采集人腦在特定生理狀態(tài)下的fMRI數(shù)據(jù)，計(jì)算不同腦區(qū)的BOLD信號(hào)之間的相關(guān)性，構(gòu)建大尺度的腦區(qū)功能連接網(wǎng)絡(luò)，從而來(lái)估計(jì)在這種生理狀態(tài)下不同腦區(qū)之間的聯(lián)系。盡管基于靜息態(tài)fMRI技術(shù)的大腦功能連接的研究引起越來(lái)越多研究者的關(guān)注，并且在研究大腦認(rèn)知功能領(lǐng)域取得了很大的進(jìn)步。但是，靜息態(tài)功能連接(resting-state function connectivity,RSFC)的估計(jì)在很大程度上是受限的，因?yàn)橐酝难芯恐?，fMRI采集的時(shí)間通常是5到30分鐘，這隱含的假設(shè)在采集時(shí)間內(nèi)大腦的信號(hào)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系在時(shí)間和空間上是恒定的，也就是，掃描時(shí)間內(nèi)腦區(qū)之間靜息態(tài)功能連接為一個(gè)固定不變的值。這個(gè)假設(shè)避免了整個(gè)大腦連接極其復(fù)雜的分析，為研究帶來(lái)了很多方便。但是，它太過于簡(jiǎn)單，這個(gè)假設(shè)表示的是復(fù)雜的時(shí)間和空間現(xiàn)象的平均值。因此，為了更深入的了解大腦網(wǎng)絡(luò)的基本性能，在最近幾年有人提出并證明了動(dòng)態(tài)功能連接的概念：靜息態(tài)下大腦的功能連接隨著時(shí)間的變化存在一定的波動(dòng)性。但是怎么描述功能連接的波動(dòng)性，就成了一個(gè)亟待解決的問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)存在不足，本發(fā)明提出一種采集大腦功能連接自發(fā)波動(dòng)變異性方法，本發(fā)明旨在利用圖像數(shù)據(jù)，進(jìn)行特征提取，進(jìn)而用于數(shù)據(jù)分析，填補(bǔ)了描述動(dòng)態(tài)功能連接變異性的指標(biāo)缺乏的空白。

為了解決現(xiàn)有技術(shù)中存在技術(shù)問題，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：

一種采集大腦功能連接自發(fā)波動(dòng)變異性方法，包括如下步驟：

步驟一，利用磁共振掃描儀記錄人腦靜息態(tài)過程中的血氧水平依賴信號(hào)，獲得fMRI數(shù)據(jù)；

步驟二，對(duì)fMRI數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理選取低頻信號(hào)；

步驟三，對(duì)低頻信號(hào)進(jìn)行相關(guān)系數(shù)的度量算法獲得功能連接值FC；

步驟四，在選取的低頻信號(hào)以及功能連接值FC的基礎(chǔ)上通過滑動(dòng)窗法構(gòu)建動(dòng)態(tài)功能連接序列dFC；

步驟五，對(duì)動(dòng)態(tài)功能連接序列dFC進(jìn)行低通濾波處理后按照公式(1)獲得動(dòng)態(tài)功能連接序列dFC＝[FC₁,FC₂,...FC_n]的平均值；

步驟六，對(duì)步驟五中動(dòng)態(tài)功能連接序列dFC＝[FC₁,FC₂,...FC_n]按照公式(2)獲得功能連接變異性模型。

所述步驟二中的低頻信號(hào)范圍為0.01Hz-0.08Hz。

本發(fā)明有益效果：

第一，本發(fā)明提出了一種定量檢測(cè)兩個(gè)腦區(qū)之間功能連接動(dòng)態(tài)變化的方法，量化了功能連接自發(fā)波動(dòng)的幅度，反映了功能連接自發(fā)波動(dòng)或時(shí)變的能力。

第二，本發(fā)明證明了動(dòng)態(tài)功能連接的存在，填補(bǔ)了描述動(dòng)態(tài)功能連接變異性的指標(biāo)缺乏的空白，為大腦的功能連接的研究提供了方法學(xué)的支持。

第三，本發(fā)明實(shí)現(xiàn)一體功能連接自發(fā)波動(dòng)的幅度，反映功能連接自發(fā)波動(dòng)或時(shí)變的能力，進(jìn)而為后續(xù)研究的分析提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

附圖說明

圖1是本發(fā)明一種采集大腦功能連接自發(fā)波動(dòng)變異性的方法流程圖；

圖2是本發(fā)明涉及動(dòng)態(tài)功能連接曲線圖；

圖3是本發(fā)明涉及功能連接變異性矩陣圖；

圖4是本發(fā)明涉及青年組與老年組的功能連接變異性結(jié)果比較圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明做出詳細(xì)地說明：

本發(fā)明設(shè)計(jì)基于一種定量測(cè)量大腦功能連接自發(fā)波動(dòng)的量化指標(biāo)和技術(shù)方法，可應(yīng)用到基于靜息態(tài)功能磁共振技術(shù)的動(dòng)態(tài)功能連接研究。其技術(shù)流程是：用磁共振掃描儀記錄人腦靜息態(tài)過程中的血氧水平依賴(Blood Oxygen Level Dependence,BOLD)信號(hào)，提取時(shí)間序列，按照一定的方法，構(gòu)建動(dòng)態(tài)功能連接序列，然后計(jì)算其動(dòng)態(tài)功能連接序列的標(biāo)準(zhǔn)差，即功能連接變異性(Functional Connectivity Variability,FCV)，用來(lái)描述大腦功能連接的波動(dòng)性。基于fMRI數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)定量描述大腦功能連接自發(fā)波動(dòng)指標(biāo)方法的流程圖如圖1所示。流程包括，數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)預(yù)處理(濾波處理)，動(dòng)態(tài)功能連接序列的構(gòu)建以及特征提取。具體內(nèi)容如下：

如圖1所示，本發(fā)明為一種采集大腦功能連接自發(fā)波動(dòng)變異性方法，包括如下步驟：

步驟一101，利用磁共振掃描儀記錄人腦靜息態(tài)過程中的血氧水平依賴信號(hào)，獲得fMRI數(shù)據(jù)；

步驟二102，對(duì)fMRI數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理選取低頻信號(hào)；所述步驟二中的低頻信號(hào)范圍為0.01Hz-0.08Hz。本發(fā)明的數(shù)據(jù)描述是基于實(shí)現(xiàn)的過程中所用到的數(shù)據(jù)為在磁共振掃描儀中用功能磁共振成像序列檢測(cè)樣品得到的時(shí)間序列信號(hào)。取樣本中任意兩個(gè)空間體素或者區(qū)域平均(記為N₁,N₂)的時(shí)間序列，設(shè)信號(hào)為S₁和S₂，數(shù)據(jù)長(zhǎng)度為L(zhǎng)個(gè)時(shí)間點(diǎn)，采樣周期為TR。數(shù)據(jù)采集之后，需要進(jìn)行一個(gè)濾波處理，即將某個(gè)頻段的信號(hào)去除，功能磁共振成像中數(shù)據(jù)的預(yù)處理排除高頻信號(hào)，因?yàn)橹挥械皖l信號(hào)(0.01Hz-0.08Hz)能夠反映大腦的自發(fā)神經(jīng)活動(dòng)。

步驟三103，對(duì)低頻信號(hào)進(jìn)行相關(guān)系數(shù)的度量算法獲得功能連接值FC；本發(fā)明中功能連接(function connectivity,FC)的計(jì)算分為兩個(gè)步驟，首先計(jì)算不同腦區(qū)信號(hào)之間的相關(guān)系數(shù)corr，然后相關(guān)系數(shù)經(jīng)過fisherZ變換，得到功能連接值FC；本研究使用的相關(guān)系數(shù)的度量方法是皮爾森相關(guān)分析方法。皮爾森相關(guān)系數(shù)是Pearson在19世紀(jì)80年代提出的，用于度量?jī)蓚€(gè)變量X與Y之間的線性相關(guān)，其值介于-1與1之間。符號(hào)的變化反映變量之間相關(guān)性的方向，正數(shù)表示正相關(guān)，負(fù)數(shù)表示負(fù)相關(guān)。其中，1表示X和Y具有很好的線性關(guān)系，所有的數(shù)據(jù)點(diǎn)可以很好地?cái)M合成一條直線，且Y隨著X的增加而增加；-1表示X與Y具有很好的線性相關(guān)，然而Y隨X的增加而減少；0表示不存在相關(guān)性。計(jì)算公式如下：

fisherZ變換的作用是使功能連接值符合正態(tài)分布。corr經(jīng)過fisherZ變換可以得到功能連接FC。

步驟四104，在選取的低頻信號(hào)以及功能連接值FC的基礎(chǔ)上通過滑動(dòng)窗法構(gòu)建動(dòng)態(tài)功能連接序列dFC；本發(fā)明中動(dòng)態(tài)功能連接構(gòu)建采用滑動(dòng)窗法。首先選取一定寬度的時(shí)間窗，設(shè)寬度為w，然后按照一定的步長(zhǎng)，記為s，依次在采集時(shí)間序列上滑動(dòng)，并計(jì)算每一個(gè)滑動(dòng)窗下的時(shí)間序列兩兩之間的相關(guān)性，然后經(jīng)過fisherZ變換，得到該時(shí)刻的功能連接值，記為FC_i(i為時(shí)刻)，逐步滑動(dòng)時(shí)間窗，即可得到一個(gè)隨時(shí)間變化的功能連接序列[FC₁,FC₂,...FC_n]，其中，n＝L-w+1，這個(gè)序列即為動(dòng)態(tài)功能連接(dynamic functional connectivity,dFC)，即dFC＝[FC₁,FC₂,...FC_n]，具體流程如圖2中顯示的是24TR的時(shí)間窗，通過按照一定的步長(zhǎng)依次滑動(dòng)，得到172個(gè)FC值，形成一個(gè)隨時(shí)間變化的功能連接序列，即為動(dòng)態(tài)功能連接序列，這個(gè)序列能反應(yīng)出兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的功能連接隨時(shí)間動(dòng)態(tài)變化的情況。

步驟五105，對(duì)動(dòng)態(tài)功能連接序列dFC進(jìn)行低通濾波處理后按照公式(1)獲得動(dòng)態(tài)功能連接序列dFC＝[FC₁,FC₂,...FC_n]的平均值；

步驟六106，對(duì)步驟五中動(dòng)態(tài)功能連接序列dFC＝[FC₁,FC₂,...FC_n]按照公式(2)獲得功能連接變異性模型。

本發(fā)明構(gòu)建完成了動(dòng)態(tài)功能連接序列，即需要一個(gè)指標(biāo)來(lái)量化功能連接的波動(dòng)情況進(jìn)行特征提取。

在特征提取之前，需要對(duì)動(dòng)態(tài)功能連接序列進(jìn)行濾波處理。因?yàn)槭褂没瑒?dòng)窗構(gòu)建dFC，會(huì)加入高頻噪聲，所以要對(duì)dFC序列進(jìn)行低通濾波。

功能連接變異性(Functional Connection Variability,FCV)表征一定時(shí)間內(nèi)功能連接波動(dòng)的大小，反映一段時(shí)間內(nèi)，大腦功能連接的總體變化，用動(dòng)態(tài)功能連接序列的標(biāo)準(zhǔn)差(Standard deviation，SD)表示。標(biāo)準(zhǔn)差越大表示功能連接的變異性越大，反之表示功能連接的變異性越小。

對(duì)于動(dòng)態(tài)功能連接序列dFC＝[FC₁,FC₂,...FC_n]其平均值為：

此動(dòng)態(tài)功能連接序列的標(biāo)準(zhǔn)差即功能連接變異性為：

在這里進(jìn)一步通過一個(gè)實(shí)例來(lái)展示本研究的發(fā)明。圖3展示的是利用10分鐘的BOLD信號(hào)系列，構(gòu)建的一個(gè)動(dòng)態(tài)功能連接序列；圖4是利用根據(jù)動(dòng)態(tài)功能連接序列提取的功能連接變異性指標(biāo)進(jìn)行進(jìn)一步分析的結(jié)果，圖4中兩張圖分別為青年組和老年組的單樣本T檢驗(yàn)，方框內(nèi)的表示各個(gè)子網(wǎng)絡(luò)的連接，藍(lán)色表示FCV顯著小于總體均值的連接，紅色表示FCV顯著大于總體樣本的連接。從圖中可以看出，與青年被試相似，老年被試全腦T檢驗(yàn)的結(jié)果也存在一些模塊化的特征，然而，與青年被試相比，這種模塊化特征較不明顯，更多的連接的FCV趨于總體均值，這也意味著老年被試的網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的功能連接波動(dòng)性相對(duì)增強(qiáng)，而網(wǎng)絡(luò)間功能連接波動(dòng)性相對(duì)減弱。這可能與老化腦的信息傳遞、交流有關(guān)。

FCV作為一個(gè)量化功能連接波動(dòng)性的指標(biāo)，在進(jìn)行研究上有重要的作用。

本發(fā)明提出的動(dòng)態(tài)功能連接變異性這個(gè)指標(biāo)，量化了功能連接的波動(dòng)性，反映了功能連接自發(fā)波動(dòng)或時(shí)間的能力。這個(gè)方法的提出可以填補(bǔ)在量化動(dòng)能連接波動(dòng)性方面的空白，同時(shí)，能為進(jìn)一步研究動(dòng)態(tài)功能連接的波動(dòng)性提供支持。上述實(shí)例僅用于說明本發(fā)明，其中各部件的結(jié)構(gòu)、材料、連接方式都是可以有所變化的，凡是在本發(fā)明技術(shù)基礎(chǔ)上進(jìn)行的等同變換和改進(jìn)，均不應(yīng)該排除在本發(fā)明的保護(hù)范圍之外。