脑功能核磁共振激活区检测算法研究
脑功能核磁共振数据的激活区检测是从任务刺激情况下扫描得到的原始数据中提取出与实验任务相对应的脑活动区域的过程.它是对脑功能进一步分析和理解的基础,是脑功能数据分析的最基本问题.该论文研究并提出了几种新的激活区检测算法,较好地解决了激活区检测过程中如何充分利用原始数据的时间信息、空间信息以及其它辅助信息(如反应时等)的问题.该文的研究内容和取得的创新之处体现在以下几个方面:1.在分析脑功能数据激活区空间特性的基础上,提出了基于区域增长和基于分裂合并的激活区检测算法,从而可以充分利用脑功能磁共振数据的空间信息和时间信息.仿真结果和应用结果验证了基于区域增长和基于分裂合并的激活区检测算法的有效性.这两种方法的特点在于能够充分利用原始数据的空间信息和时间信息.2.提出了基于约束最优化方法的激活区检测框架.此框架考虑到人脑的不同刺激(trial)之间的血液动力学函数的不一致性,进而可以提高激活区检测的准确度和敏感性.由于采用了约束最优化方法,结合脑血液动力学函数研究的最新进展,通过在模型中增加新的约束,此框架可以做到自扩充.3.针对目前激活区检测算法的实际应用现状,对常用的激活区检测算法和预处理步骤中的不同参数进行了评价.提出了一些新的评价准则和评价度量,并得到了一些具有指导意义的结论.
激活区检测;区域增长;分裂合并;约束最优化;反应时
中国科学院自动化研究所
博士
模式识别与智能系统
蒋田仔
2004
中文
R445.2;TP311.13
95
2005-06-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）