CN1795819A - 功能磁共振数据处理中的功率谱定量分析方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及磁共振成像技术领域,一种利用功率谱定量分析方法,对脑的功能磁共振数据进行处理。在采集到功能磁共振数据并经过必要的预处理后,对时间序列进行傅立叶变换,然后对各频段成分的功率进行定量分析,对全脑数据逐个体素进行,从而获得全脑各部位涨落幅度的定量描述。步骤为:S1、脑功能磁共振数据的获取;S2、预处理;S3、傅立叶变换;S4、功率谱定量分析。该方法主要用于各种相对稳定的状态(如静息状态)以及其它非线性状态(如药物应用对脑血流的影响)等情况下的脑功能磁共振数据分析。该方法计算过程快速,在普通微机上即可完成。该方法可广泛应用于脑功能磁共振的临床与基础研究中。
Description
技术领域
本发明涉及磁共振成像技术领域,一种利用功率谱定量分析方法,对脑的功能磁共振数据进行处理。
背景技术
功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI)一般是指基于血中氧合水平(blood oxygenation level dependent,BOLD)的一种技术,已有十几年的历史,该技术被广泛用于活体脑的研究,如研究人脑的高级功能、协助脑手术前的功能定位等。用功能磁共振所采集到的是脑的四维(三维空间+时间)数据。传统数据处理方法一般要求在数据采集过程中,受试者需要间断完成某种任务或不同任务,如连续活动右手指30秒,然后休息30秒或完成另一任务(如连续活动左手指)。此外,目前的分析方法还要求这些任务要重复多次,这样以比较不同任务所引起的信号变化之间的不同,或比较完成任务时与休息状态下的不同。
近年来有研究发现(Biswal等,1995),即使在休息状态下,活体脑内血液动力学也会出现一种低频涨落(low frequency fluctuation,LFF),这种低频涨落反映了脑的自组织性,该研究发现这种低频涨落在不同的脑运动皮层之间有高度的一致性。对这种慢波涨落的分析有非常重要的意义,例如,病人无须完成复杂的任务,只需要安静地躺在磁共振检查仪内数分钟,即有可能检查出其脑内某些功能的变化情况。但由于这种慢波涨落不符合前面提到的多次重复事件的要求,对这种慢波涨落的分析尚无有效的办法,目前通常采用的方法是:先让受试者完成一定的任务,反过来再根据任务中激活的脑区定位。然后,将任务状态下得到的脑区为依据,再研究休息状态下的慢波涨落。显然这种采用任务状态下定位的方法并不能反映休息状态下的脑活动情况。并且,在现实中所需要完成的任务可以说是无限多,标准也无法统一。还有研究者(Li等,2000)采用人工方法,先在结构磁共振图像上画出海马的形状,然后分析海马内部所有部位静息状态下功能磁共振低频涨落的一致性,发现临床前期Alzheimer氏病患者海马内部一致性较正常对照组降低,并认为该指标可能成为Alzheimer氏病的早期诊断指标。目前,我们尚未检索到对低频涨落的幅度进行定量分析的报告。为此,我们提出了功率谱分析方法,以定量描述低频涨落的幅度。
参考文献:
Biswal BB,Yetkin FZ,Haughton VM,Hyde JS.Functional connectivityin the motor cortex of resting human brain using echo-planar MRI.Magn Reson Med 1995:34:537-541.
Li SJ,Li Z,Wu GH,Zhang MJ,Franczak M,Antuono PG.Alzheimerdisease:evaluation of a functional MR imaging index as a marker.Radiology 2002;225:253-259.
发明内容
本发明的目的在于提供一种功能磁共振数据处理中的功率谱定量分析方法。
本发明的核心部分在于,将功能磁共振原始时间序列进行傅立叶变换后,定量分析功率谱各频段的能量。对全脑数据逐个体素进行,因而获得全脑各部位涨落幅度的定量描述,从而对脑功能进行评价。这种方法主要用于各种相对稳定的状态(如静息状态)的数据分析以及其它非线性状态(如药物应用对脑血流的影响)等情况下的脑功能磁共振数据分析。
对脑的功能磁共振数据进行处理的功率谱定量分析方法,利用计算机设备,采用功率谱对功能磁共振时间序列中不同频率信号的涨落幅度进行定量分析,以达到检测脑功能的目的,功率谱定量分析方法,是对原始数据进行快速傅立叶变换,然后对各频率的功率谱进行定量分析,对全脑数据逐个体素进行,因而获得全脑各部位低频涨落幅度的定量描述,以此对脑功能进行研究。
功率谱定量分析方法,对静息状态下脑功能磁共振数据的自发性低频涨落进行定量分析,以了解静息状态下的脑功能状态。
该方法计算过程快速,在普通的微机上即可完成。该方法可广泛应用于脑功能磁共振的临床与基础研究中。其实现过程可分为4个步骤,如图1所示:
附图说明
图1是本发明的对脑的功能磁共振数据进行处理的功率谱定量分析方法流程图。
图2是本发明的将时间序列从时域(a)转换到频域(b)图。
图3是青年组与老年组低频涨落幅度统计差异图。
具体实施方式
图1的对脑的功能磁共振数据进行处理的功率谱定量分析方法,其步骤如下:
步骤S1、脑功能磁共振数据的获取:脑功能磁共振数据的采集在具备平面回波成像(EPI)序列的磁共振扫描仪上完成。成像的具体参数无特殊要求,采样时间最好在7分钟左右,重复时间(repetition time,TR)一般选用2秒或3秒,空间分辨率一般为数毫米,如3×3mm2。如果为静息状态,对受试者的配合无特殊要求,只需要告诉受试者安静闭目,尽量保持头部不动,并且尽量不要思考问题。
步骤S2、预处理:数据采集完毕后一般需要进行常规预处理,包括头动校正、层面间的时间校正、去线性漂移、空间滤波(也称为空间平滑)、空间标准化等,但这些过程要根据使用目的来决定,并非必须的过程。这些基本过程完成后,对时间序列进行带通滤波,如果准备分析低频涨落(LFF),一般选择带宽为0.01-0.08Hz之间。
步骤S3、傅立叶变换:预处理完成后,通过傅立叶变换,将时间序列转换为功率谱,即将信号从时域转换到频域。
步骤S4、功率谱定量分析:根据信号分析理论知识可知,信号从时域转换到频域后,对应某一频率的功率谱强度为原信号中该频率成分时域信号振幅的平方。为便于不同受试者之间的比较,需要进行开方。另外,为了进一步减小由于基础水平造成的不同受试者之间的差异,对功率谱的值开方后,还需要根据全脑的均值进行标准化。至此,得到的某一频段的值即可用于不同受试者(如病人与正常人)之间的比较。
下面举例说明本发明的实现过程:
步骤Sl、数据获取:选择16个正常青年受试者(男女各8人,年龄22-32岁)和16个正常老年人(男女各8人,年龄60~78岁,无高血压和脑疾病)。本研究的目的是比较正常青年人和正常老年人脑低频涨落幅度的差异,以了解老化的生理过程。所有受试者均进行脑功能磁共振扫描,设备为GE 1.5T,主要参数如下:TR=2s,分辨率3.75×3.75mm,层厚6mm,扫描时间为6分40秒。扫描时嘱受试者头部尽量保持不动,闭目,尽量不要思考问题。
步骤S2、预处理:获取数据后,丢弃前10个扫描点(20秒),以减少受试者在适应扫描过程中的差异。预处理过程包括:层面间的时间校正、头动校正、空间标准化、去线性漂移、空间平滑以及带通滤波(0.01-0.08Hz)。
步骤S3、傅立叶变换:预处理完成后,通过傅立叶变换,将时间序列转换为功率谱,即将信号从时域转换到频域(图2)。
步骤S4、功率谱定量分析:信号从时域转换到频域后,将频率为0.01-0.08Hz之间的功率值开方,然后对这段开方后的数据进行平均,这样就得到了每个体素在0.01-0.08Hz的涨落幅度。为了进一步减小由于基础水平造成的不同受试者之间的差异,计算该频率段涨落幅度的均值,然后每个体素的涨落幅度除以全脑均值,得到了标准化的涨落幅度。青年组与老年组进行双样本t统计检验后,发现老年人在扣带回后部、顶叶内侧面、辅助运动区等部位的低频涨落幅度明显减少;相反,在额顶交界处等白质部位,老年组的低频涨落幅度却增强(图3)。
图3、青年组与老年组低频涨落幅度统计差异图。标号为1的黑色区域(扣带回后部、顶叶内侧面、辅助运动区等部位)代表青年组高于老年组,标号为2的白色区域(颞叶底部、额顶交界白质等部位)则代表老年组高于青年组。统计检验的阈值为|t|>3.646(p<0.001),最小团块体积>648mm3。
总之,休息状态下功能磁共振扫描有非常广泛的应用前景。与执行任务的情况相比较,休息状态的扫描有如下主要优点:(1)不同检查地点检查条件容易统一,这样才可能取得大样本数据,从而对临床诊断提供帮助,而目前功能磁共振由于采用的任务繁多,各单位无统一标准,不同单位间数据可比性差;(2)病人容易配合检查:执行任务情况下的功能磁共振要求受试者完成不同难度的任务,对某些病人来说配合难度较大,而休息状态下扫描则只要求受试者与一般的磁共振检查一样,躺在检查仪里不动即可;(3)与休息状态相类似的状态还有睡眠、昏迷或口服药物后(后者在持续数分钟的检查时间内是一种稳定状态),对这些状态的研究也有非常重要的生理及临床意义。
Claims (6)
1、一种对脑的功能磁共振数据进行处理的功率谱定量分析方法,其特征是,利用计算机设备,采用功率谱对功能磁共振时间序列中不同频率信号的涨落幅度进行定量分析,以达到检测脑功能的目的,功率谱定量分析方法,是对原始数据进行快速傅立叶变换,然后对各频率的功率谱进行定量分析,对全脑数据逐个体素进行,因而获得全脑各部位低频涨落幅度的定量描述,以此对脑功能进行研究。
2、根据权利要求1所述的对脑的功能磁共振数据进行处理的功率谱定量分析方法,其特征在于,对静息状态下脑功能磁共振数据的自发性低频涨落进行定量分析,以了解静息状态下的脑功能状态。
3.根据权利要求1所述的对脑的功能磁共振数据进行处理的功率谱定量分析方法,具体步骤如下:
步骤S1、脑功能磁共振数据的获取:脑功能磁共振数据的采集在具备平面回波成像(EPI)序列的磁共振扫描仪上完成;
步骤S2、预处理:数据采集完毕后一般需要进行常规预处理,包括头动校正、层面间的时间校正、去线性漂移、空间滤波、空间标准化;
步骤S3、傅立叶变换:预处理完成后,通过傅立叶变换,将时间序列转换为功率谱,即将信号从时域转换到频域;
步骤S4、功率谱定量分析:根据信号分析理论知识可知,信号从时域转换到频域后,对应某一频率的功率谱强度为原信号中该频率成分时域信号振幅的平方。
4.根据权利要求3所述的对脑的功能磁共振数据进行处理的功率谱定量分析方法,其特征在于,步骤S1、脑功能磁共振数据的获取,成像的具体参数无特殊要求,采样时间最好在7分钟左右,重复时间选用2秒或3秒,空间分辨率为数毫米,如3×3mm2,如果为静息状态,对受试者的配合无特殊要求。
5.根据权利要求3所述的对脑的功能磁共振数据进行处理的功率谱定量分析方法,其特征在于,步骤S2、预处理,基本过程完成后,对时间序列进行带通滤波,如果准备分析低频涨落(LFF),选择带宽为0.01-0.08Hz之间。
6.根据权利要求3所述的对脑的功能磁共振数据进行处理的功率谱定量分析方法,其特征在于,步骤S4、功率谱定量分析,不同受试者之间的比较,需要进行开方,另外,为了进一步减小由于基础水平造成的不同受试者之间的差异,对功率谱的值开方后,还需要根据全脑的均值进行标准化。
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Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103054582A (zh) * | 2012-12-08 | 2013-04-24 | 西安电子科技大学 | 基于肥胖模型PWS的大脑核团Granger因果分析方法 |
CN103202692A (zh) * | 2012-11-06 | 2013-07-17 | 北京师范大学 | 脑功能连接频率范围的定量判定方法 |
CN104434109A (zh) * | 2014-12-19 | 2015-03-25 | 大连海事大学 | 一种功能核磁共振时间序列匹配方法 |
CN105708462A (zh) * | 2016-01-14 | 2016-06-29 | 内蒙古医科大学附属医院 | 基于原发性癫痫的静息态功能磁共振的数据处理方法 |
CN108652626A (zh) * | 2018-02-11 | 2018-10-16 | 华东师范大学 | 一种基于磁共振波谱的脑功能检测方法 |
CN110720906A (zh) * | 2019-09-25 | 2020-01-24 | 上海联影智能医疗科技有限公司 | 脑图像处理方法、计算机设备和可读存储介质 |
CN112528743A (zh) * | 2020-11-09 | 2021-03-19 | 江苏海洋大学 | 基于功能磁共振技术解码脑活动的频谱差异映射框架方法 |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6370416B1 (en) * | 1998-11-25 | 2002-04-09 | Ge Medical Systems Global Technology Company Llc | fMRI signal processing |
US6292683B1 (en) * | 1999-05-18 | 2001-09-18 | General Electric Company | Method and apparatus for tracking motion in MR images |
JP4191884B2 (ja) * | 2000-08-18 | 2008-12-03 | ジーイー・メディカル・システムズ・グローバル・テクノロジー・カンパニー・エルエルシー | 画像処理方法、画像処理装置および画像撮影装置 |
DE10119784B4 (de) * | 2001-04-23 | 2004-04-15 | Siemens Ag | Stufenlose Überblendung zwischen Darstellungen mehrerer Spinkollektive an der Benutzer-Schnittstelle mit einem Eingabegerät bei der Kernspintomographie |
-
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Cited By (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103202692A (zh) * | 2012-11-06 | 2013-07-17 | 北京师范大学 | 脑功能连接频率范围的定量判定方法 |
CN103202692B (zh) * | 2012-11-06 | 2014-12-31 | 北京师范大学 | 脑功能连接频率范围的定量判定方法 |
CN103054582A (zh) * | 2012-12-08 | 2013-04-24 | 西安电子科技大学 | 基于肥胖模型PWS的大脑核团Granger因果分析方法 |
CN103054582B (zh) * | 2012-12-08 | 2015-11-25 | 西安电子科技大学 | 基于肥胖模型PWS的大脑核团Granger因果分析方法 |
CN104434109A (zh) * | 2014-12-19 | 2015-03-25 | 大连海事大学 | 一种功能核磁共振时间序列匹配方法 |
CN105708462A (zh) * | 2016-01-14 | 2016-06-29 | 内蒙古医科大学附属医院 | 基于原发性癫痫的静息态功能磁共振的数据处理方法 |
CN108652626A (zh) * | 2018-02-11 | 2018-10-16 | 华东师范大学 | 一种基于磁共振波谱的脑功能检测方法 |
CN110720906A (zh) * | 2019-09-25 | 2020-01-24 | 上海联影智能医疗科技有限公司 | 脑图像处理方法、计算机设备和可读存储介质 |
CN110720906B (zh) * | 2019-09-25 | 2022-07-05 | 上海联影智能医疗科技有限公司 | 脑图像处理方法、计算机设备和可读存储介质 |
CN112528743A (zh) * | 2020-11-09 | 2021-03-19 | 江苏海洋大学 | 基于功能磁共振技术解码脑活动的频谱差异映射框架方法 |
CN112528743B (zh) * | 2020-11-09 | 2024-05-10 | 江苏海洋大学 | 基于功能磁共振技术解码脑活动的频谱差异映射框架方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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