局部一致性算法在fmri数据处理中的不确定因素研究

局部一致性算法在fmri数据处理中的不确定因素研究

ID:35022187

大小:7.22 MB

页数:88页

时间:2019-03-16

局部一致性算法在fmri数据处理中的不确定因素研究_第1页
局部一致性算法在fmri数据处理中的不确定因素研究_第2页
局部一致性算法在fmri数据处理中的不确定因素研究_第3页
局部一致性算法在fmri数据处理中的不确定因素研究_第4页
局部一致性算法在fmri数据处理中的不确定因素研究_第5页
资源描述:

《局部一致性算法在fmri数据处理中的不确定因素研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库

1、学校代号10532学号S12094006分类号TP391密级公开硕士学位论文局部一致性算法在fMRI数据处理中的不确定因素研究学位申请人姓名李孝唐培养单位电气与信息工程学院导师姓名及职称刘小燕教授学科专业控制科学与工程研究方向医学图像处理论文提交日期2015年4月20日学校代号:10532学号:S12094006密级:公开湖南大学硕士学位论文局部一致性算法在fMRI数据处理中的不确定因素研究学位申请人姓名:李孝唐导师姓名及职称:刘小燕教授培养单位:电气与信息工程学院专业名称:控制科学与工程论文提交日期:2015年4月20日论文答辩日期:2015年5月26日答辩委

2、员会主席:孙炜教授UncertaintiesstudyoffMRIdataprocessingbasedonReHoalgorithmbyLIXiaotangB.E.(TianjinUniversityofTechnologyandEducation)2012AthesissubmittedinpartialsatisfactionoftheRequirementsforthedegreeofMasterofEngineeringinControlScienceandEngineeringintheGraduateSchoolofHunanUniversityS

3、upervisorProfessorLIUXiaoyanApril,2015湖南大学学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或,均集体己经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体己在文中明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。曰期1:>年月女曰作者签名:]:^学位论文版权使用授权书,本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定巧意学校保。留并向国家有关部口或机构送交论文的

4、复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅本人授权湖南大学可W将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行索,可采用影印。、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文本学位论文厲于K保密□年解密后适用本段权书。,在2、不保密囚。"’’(请在1^上相应方框内打^/)作者签名:円期;年《月r日f年(月r日导师签名日期:;^知;rI局部一致性算法在fMRI数据处理中的不确定因素研究摘要功能磁共振成像(functionalmagneticresonanceimaging,fMRI)是一种无创、可重复、成本适中的脑功能成像技术,常用于探

5、测大脑的自发神经活动。局部一致性(regionalhomogeneity,ReHo)算法是一种常用的fMRI数据分析方法,被广泛应用于精神分裂症、抑郁症等严重脑疾病的病理研究。在ReHo算法fMRI数据分析过程中存在一些不确定因素,会影响结果的可靠性。为此,国内外学者对预处理参数、数据均一化方法等不确定因素开展了一些研究工作,然而这些研究通常仅研究不确定因素的改变对ReHo计算值的数据分布的影响,没有对异常脑区统计结果的影响进行分析,缺乏对不确定因素的综合研究。因此,急需系统地研究这些不确定因素对基于ReHo算法的fMRI数据分析结果的影响程度。针对上述情况,本

6、文以攻击性和非攻击性精神分裂症患者的脑fMRI数据为具体研究对象,应用ReHo算法计算出每个患者大脑的ReHo值,并经过统计分析得出两组患者之间具有显著差异的异常脑区。在此基础上,提出了一种量化描述不同实验条件下异常脑区结果相似程度的方法,评价预处理参数和统计分析方面过程中不确定因素对ReHo算法的影响程度;另外,对fMRI时间长度和体素邻域大小等两个直接影响ReHo值的参数进行了研究。本文所完成的主要工作和结论有:(1)分析了fMRI数据处理的基本原理及可选参数,找出了在fMRI数据预处理、ReHo算法、统计分析等过程中存在的不确定因素。(2)提出了以Dice

7、相似性系数和贡献率评价对比实验中不同异常脑区结果的相似程度,并针对层间时间校正、标准空间模板的选择、去线性漂移、频域滤波、均一化方法、空间平滑核大小、多重比较校正等七个在数据预处理和统计分析中存在的不确定性因素进行了多组对比实验。通过对比分析发现,ReHo算法对fMRI时间序列低通滤波的频段选择最为敏感,对比实验中DC值仅为0.67,在数据处理过程中需要格外注意信号频段的选取;空间平滑核的取值不同也会对结果造成较大的差异;而去线性漂移对实验结果的影响最小,对比实验中DC值达到0.89。(3)利用类内相关系数评价不同长度的fMRI时间序列数据计算得到的ReHo值之

8、间的相似关系,实验结果表

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。