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基于峭度最大化算法的复数功能磁共振成像信号分析

王嘉晨  
【摘要】:功能磁共振成像(function Magnetic Resonance Imaging, fMRI)是一种在被试执行特定实验任务时,由MRI扫描仪获取的脑图像信号。fMRI的特点是空间、时间分辨率高,可在活体上重复进行检测且对人体无辐射损伤,在脑功能研究和临床诊断中被广泛应用。原始的fMRI数据是以复数形式获取的,包括幅值信息和相位信息。为简单起见,目前大多数的研究只应用了幅值信息,忽略了有别于幅值的相位信息,导致了不必要的性能损失。随着信号处理技术,尤其是独立分量分析(independent component analysis, ICA)方法在复数信号分离方面的不断发展,复数fMRI分析正在得到人们的高度重视。本文主要针对目前复数fMRI数据ICA分析中存在的不足开展研究。 本文主要工作如下: (1)描述了ICA的时间和空间估计模型,研究了两种基于峭度最大化的半盲算法原理,即定点算法KM-F-R和梯度算法KM-G-R。介绍了fMRI复数数据获取过程,分析了当前研究热点和存在的问题。 (2)首次引入一种定量测量信号非环形度的指标DOI研究复数fMRI数据的非环形性。基于仿真fMRI信号和实际fMRI信号计算了DOI。实验结果表明,fMRI复数信号的估计信号具有非环形性,这为新算法的提出提供了依据。 (3)用量化指标ISI计算了全盲ICA算法和半盲ICA算法的分离结果。基于峭度最大化准则的半盲算法分离的空间脑激活图中体素个数明显增多,但相位信息使得分离结果的时间序列包含噪声,需通过一定的相位预处理解决这个问题。 (4)分析了维数对ICA分解fMRI数据的性能影响。在相同条件下,进行了不同维数压缩后的ICA分离。结果表明,维数过小时因信息损失分离性能下降,维数过大时因引入冗余信号也会降低分离性能。


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