基于动态功能连接的运动任务大脑状态表达-论文.pdf

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1、JournalofComputerApplicationsISSN1001—90812015—07—10计算机应用，2015，35(7)：1933—1938C0DENJYIIDUhttp：／／www．joca．cn文章编号：1001—9081(2015)07。1933．06doi：10．11772／j．issn．1001—9081．2015．07．1933基于动态功能连接的运动任务大脑状态表达张欣，胡新韬，郭雷(西北工业大学自动化学院，西安710129)(通信作者电子邮箱lguo@nwpu．edu．cn)摘要：针对传统静态功能连接分

2、析技术不能准确反映大脑动态功能状态的问题，提出了一种基于全脑动态功能连接(DFC)分析对大脑的状态变化进行表达的方法。首先，利用个体的弥散张量成像(DTI)数据构建高精确度全脑网络，将运动任务下功能磁共振成像(fMRI)数据映射到相应DTI空间后，提取各节点fMRI信号；然后，采用滑动时间窗口方法计算随时间变化的全脑功能连接强度矩阵，并提取动态功能连接向量(DFCV)样本；最后，将所有个体的DFCV样本通过基于Fisher准则的字典学习(FDDL)算法进行稀疏表达和分类。共得到8个该运动任务下全脑功能连接状态模式，各模式的功能连接强

3、度空间分布具有明显差异，模式1、模式2和模式3占据了大部分样本分布(77．6％)，且与平均静态功能连接强度矩阵之间的相似度明显高于其他5个模式。此外，大脑在各模式之间的状态迁移遵循一定的规律。实验结果表明，采用全脑DFC和FDDL学习相结合的方法，能够有效地对任务态下大脑的功能状态变化进行表达，为研究脑动态信息处理机制提供基础。关键词：动态功能连接；功能磁共振图像；稀疏表达；脑网络；字典学习；大脑状态中图分类号：TP391．413文献标志码：ACharacterizationofmotor-relatedtaskbrainstate

4、sbasedondynamicfunctionalconnectivityZHANGXin．HUXintao。GU0Lei。(SchoolofAutomation，NorthwesternPolytechnicalUniversity，nShaanxi710129，China)Abstract：FocusingonthelimitationofconventionalstaticFunctionalConnectivity(FC)techniquesininvestigatingthedynamicfunctionalbrainst

5、ates，aneffectivemethodbasedonwhole—brainDynamicFunctionalConnectivity(DFC)wasproposedtocharacterizethetime—varyingbrainstates．First，theDiffusionTensorImaging(DTI)datawereusedtoconstructindividualwhole—brainnetworkswithhighaccuracyandthefunctionalMagneticResonanceImagin

6、g(fMRI)dataofmotor—relatedtaskwaspr~ectedtothecorrespondingDTIspacetoextractthefMRIsignalsofeachnodeforeachsubject．Then，onekindofslidingtimewindowapproachwasappliedtocalculatethetime·varyingwhole-brainfunctionalconnectivitystrengthmatrix，andthecorespondingDynamicFuncti

7、onalConnectivityVector(DFCV)sampleswerefurtherextractedandcollected．Finally，theDFCVsampleswerelearnedandclassifiedbyonesparserepresentationbasedmethodcalledFisherDiscriminativeDictionaryLearning(FDDL)．Totaleightdiferentwhale·brainfunctionalconnectomepatternsrepresentin

8、gthedynamicbrainstateswereobtainedfromthismotor—relatedtaskexperiment．Thespatialdistributionsoffunctionalconnectivity