刘健
- 作品数：2 被引量：4H指数：1
- 供职机构：沈阳工业大学生物医学与电磁工程研究所更多>>
- 发文基金：辽宁省教育厅高等学校科学研究项目国家自然科学基金辽宁省自然科学基金更多>>
- 相关领域：医药卫生更多>>
- 基于时空ICA的脑功能成像思维干扰消除被引量：3
- 2013年
- 近年来,被动运动的功能磁共振成像(fMRI)研究已成为探索重度脑卒中患者功能康复机制的有效手段。然而,被动运动的fMRI扫描过程中往往不可避免地受到多种综合因素的影响(如思维、情绪等),造成结果严重的不稳定。SPM软件包作为当前国际上主流的fMRI数据分析软件之一也无法完全分离这些因素造成的影响。实验表明,同一被试在相同实验环境下的2次踝关节被动运动的SPM激活模式存在较大的差异。应用一种新的独立成分分析方法(时空独立成分分析,stICA)作为数据处理手段,提取踝关节背屈运动的任务相关成分。将得到任务相关成分结合一般线性模型(GLM)生成统计参数图,并应用t-检验提取激活区域。数据统计结果发现,经过stICA提取后的2组被动运动激活模式非常相似。结果证明stICA可作为消除多种综合因素影响的有效处理手段。
- 白保东刘健柯丽郭红宇
- 基于独立成分分析的时间自相关方法在功能磁共振激活区自适应提取中的应用被引量：1
- 2014年
- 传统基于ICA的激活区检测手段是将分离后的独立成分与参考信号做相关性分析。实际问题中,不同区域的脑血流动力学响应情况不同,因此往往得不到标准的参考信号。针对此类问题,提出时间自相关方法(TSC)与ICA方法结合,在不需要参考信号的情况下,通过检测体素点各周期的时间序列相关性,对fMRI数据进行激活区提取。应用5-邻域ICA方法对fMRI数据逐点处理,然后应用时间自相关算法检测各时间序列周期间的相关性,选择最大的自相关系数作为该体素点的信号值。再通过Z变换将相关系数分布转换为服从N(0,1)的Z分布,提取出具有显著性差异(a=0.05)的激活区。将自相关算法应用于仿真数据和12组双手握拳运动的真实fMRI数据的处理,结果表明该方法能够准确提取出仿真数据中的激活区。对真实数据的处理,该方法在空间准确性上与GLM方法无显著性差别(0.465 3±0.136 8 vs 0.490 5±0.134 1),在时间准确性上显著优于GLM方法 (0.636 4±0.011 1 vs 0.369 2±0.010 9),具有良好的脑功能激活区检测及空间定位能力。
- 白保东刘健郭红宇
- 关键词：FMRI自适应阈值
