資料介紹
針對傳統(tǒng)靜態(tài)功能連接分析技術(shù)不能準(zhǔn)確反映大腦動態(tài)功能狀態(tài)的問題,提出了一種基于全腦動態(tài)功能連接(DFC)分析對大腦的狀態(tài)變化進行表達的方法。首先,利用個體的彌散張量成像(DTI)數(shù)據(jù)構(gòu)建高精確度全腦網(wǎng)絡(luò),將運動任務(wù)下功能磁共振成像( fMRI)數(shù)據(jù)映射到相應(yīng)DTI空間后,提取各節(jié)點fMRI信號;然后,采用滑動時間窗口方法計算隨時間變化的全腦功能連接強度矩陣,并提取動態(tài)功能連接向量( DFCV)樣本;最后,將所有個體的DFCV樣本通過基于Fisher準(zhǔn)則的字典學(xué)習(xí)(FDDL)算法進行稀疏表達和分類。共得到8個該運動任務(wù)下全腦功能連接狀態(tài)模式,各模式的功能連接強度空間分布具有明顯差異,模式1、模式2和模式3占據(jù)了大部分樣本分布(77.6%),且與平均靜態(tài)功能連接強度矩陣之間的相似度明顯高于其他5個模式。此外,大腦在各模式之間的狀態(tài)遷移遵循一定的規(guī)律。實驗結(jié)果表明,采用全腦DFC和FDDL學(xué)習(xí)相結(jié)合的方法,能夠有效地對任務(wù)態(tài)下大腦的功能狀態(tài)變化進行表達,為研究腦動態(tài)信息處理機制提供基礎(chǔ)。
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