基于fmri的脑词汇认知状态识别方法研究

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1、大连理工大学硕士学位论文基于fMRI的脑词汇认知状态识别方法研究姓名：李娟申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：王秀坤20090628大连理工大学硕士学位论文摘要人脑是人体内外环境信息获得、存储、处理、加工和整合的中枢，揭示人脑的奥秘是人们一直以来的追求与梦想。随着各种新方法、新技术在脑研究领域的应用，相关实验数据大量产生。仅仅对这些数据进行简单的存储、查询和计算，根本无法挖掘出背后隐藏的大量信息。因此，必须用数据挖掘的方法以及先进的信息学工具，对实验数据进行分析、处理、整合和建模，从而发现新的规律，揭示脑认知活动的深

2、层机制。脑功能磁共振成像(functionalMagneticResonanceImaging，fMRI)是近年来用于认知研究的重要技术。本文在对脑功能磁共振成像数据分析处理研究的基础上，探讨了基于fMRI图像的脑词汇认知状态识别方法。本文的工作主要从以下三个方面展开。针对fMRI图像的配准问题展开了研究。由于主客观原因的存在，实验获得的时间序列的fMRI图像并不能完全对齐，而认知实验中的统计分析都是基于同一部位的，因此必须对图像进行配准。本文给出了一种基于云模型改进的粒子群优化的fMRI图像配准方法，并用该方法进行了模拟的配准

3、实验。结果表明，该方法较使用标准的粒子群算法收敛速度快，配准精度高，可以较好地解决fM砌图像配准问题。研究了fMRI图像的特征抽取方法。实验获得的fMRI图像往往含有数十万个体素点，表示成向量的形式后维数也具有同样的数量级，这很不利于分析研究。因此，必须用尽可能少的变量表征原图像所蕴含的信息。本文给出了一种基于主成分分析的fMRI图像特征抽取方法。用该方法对fMR／数据进行特征提取后，可以将原来图像的体素信息用极少数量的主成分(通常都在10以内)来表示，且维数可以根据选取的主成分个数自由控制。在前面工作的基础上，构建了一个基于S

4、VM的脑主被动词汇认知状态的识别模型。实验表明，对单个被试者，模型的平均识别率为89％，对多个被试，平均识别率为83．5％。与已有文献中的方法相比，本文的优势在于提取特征向量的时候不需要知道感兴趣区域的所在，不需要先验知识，并且可以获得同样好的识别效果。关键词：脑认知；图像配准；粒子群优化；主成分分析；支持向量机大连理T大学硕士学位论文StudyonWordCognitiveStatesRecognitionfromfMRIDataAbstractThehumanbrainisthecentralpivotofthebodyto

5、gain，store，process，andintegrateinformationbothinvivoandinvitro，andtounveilthebrainhasalwaysbeenpursued．Millionsofbytesofdatawereresultedbylotsofexperiments，asnewmethodsandtechnologywereappliedtobrainresearch．Bulkandusefulinformationbeneaththesemassdatacannotbeexcavat

6、edonlybysimplestorage，queryandcalculation．Asaresult，themethodsofdataminingandadvancedinformaticsarenecessarilyperformedtoanalyze，process，integrate，andmodeltheexperimentaldata，todiscovernewregularityanddisclosurefurtherbraincognition。FtmctionalMagneticResonanceImaging

7、(fMPd)isanimportanttechnologyonthecognitionresearchinrecentyears．ThemainideaofthispaperistoconcentrateonthestudyofdataanalyzingandprocessingoffMRI，andtodiscusscognitivestatesrecognitionmethodsfromfMRIdata．Thesketchofthisworkisfromthreeaspectsasfollows．Forthebeginning

8、，theresearchonfMRIimageregistrationiscarriedout．TherehasbeenaproblemoffMRIimagefromatimesetexperimentcannotbealignedduetosubjective