技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及腦功能成像領(lǐng)域以及大腦網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建領(lǐng)域，具體是一種融合圖像體素及先驗(yàn)?zāi)X圖譜劃分的大腦網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法來(lái)構(gòu)建人體大腦網(wǎng)絡(luò)，為認(rèn)知大腦內(nèi)部的工作機(jī)制，研究大腦內(nèi)部的神經(jīng)活動(dòng)規(guī)律以及重大神經(jīng)科學(xué)問(wèn)題提供拓樸圖像依據(jù)。

背景技術(shù)

人腦可以看作由多個(gè)神經(jīng)元、神經(jīng)元集群或者多個(gè)腦區(qū)相互連接成的一個(gè)高度復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)，這個(gè)龐大而復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)是大腦進(jìn)行信息處理和認(rèn)知表達(dá)的生理基礎(chǔ)。一些神經(jīng)科學(xué)家充分認(rèn)識(shí)到構(gòu)建人腦網(wǎng)絡(luò)的重要性后，提出人腦連接組(humanconnectome)的概念。人腦連接組力圖從宏觀(大腦腦區(qū))到微觀(單個(gè)神經(jīng)元)的各層次上全面而精細(xì)的刻畫人類從總體到個(gè)體水平的大腦網(wǎng)絡(luò)圖譜，并進(jìn)一步挖掘該網(wǎng)絡(luò)的連接規(guī)律。構(gòu)建大腦網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵的兩步：一是如何定義網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，二是如何定義網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間的連接(邊)。

近年來(lái)，基于圖論的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論(Graph?Theory?Analysis)的發(fā)展為人腦連接組的研究提供了必要的工具和分析方法。其中，基于功能磁共振成像數(shù)據(jù)構(gòu)建大腦網(wǎng)絡(luò)時(shí)，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的選取十分重要并直接影響最終網(wǎng)絡(luò)模型的精確性。目前對(duì)大腦網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的選取普遍采用兩種方式：將圖像體素或由先驗(yàn)?zāi)X圖譜劃分得到的大腦區(qū)域看作大腦網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)。

將圖像體素看作網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)時(shí)，通常是基于功能磁共振成像預(yù)處理后的數(shù)據(jù)集，把圖像中的每個(gè)體素點(diǎn)作為大腦網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)。這樣選取節(jié)點(diǎn)的優(yōu)點(diǎn)是能夠全面、細(xì)致的刻畫腦網(wǎng)絡(luò)，精確定位出特定解剖結(jié)構(gòu)中的核心節(jié)點(diǎn)，并且可以將核心節(jié)點(diǎn)在大腦空間中可視化。但是如果采取這樣的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定義方式，可能在某一包含圖像體素較多的腦區(qū)內(nèi)部由于局部體素自相關(guān)過(guò)多而導(dǎo)致“偽核心節(jié)點(diǎn)”的產(chǎn)生；同時(shí)將每個(gè)體素看作網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)時(shí)網(wǎng)絡(luò)中包含上千或上萬(wàn)的節(jié)點(diǎn)，不利于觀測(cè)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的連接模式。

利用先驗(yàn)?zāi)X圖譜劃分得到的大腦區(qū)域作為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)時(shí)，最常用的是AAL大腦解剖圖譜(可參見Tzourio-Mazoyer?N，Landeau?B，Papathanassiou?D，Crivello?F，Etard?O，eta1.(2002)Automated?anatomical?labeling?of?activations?in?SPM?using?a?macroscopicanatomical?parcellation?of?the?MNI?MRI?single-subject?brain.Neuroimage15：273-289.)，該圖譜將大腦分成90個(gè)獨(dú)立的腦區(qū)，研究者在構(gòu)建大腦網(wǎng)絡(luò)時(shí)通常將每個(gè)大腦區(qū)域看作大腦網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)節(jié)點(diǎn)；除此之外，也可以按照其它的解剖結(jié)構(gòu)劃分方式將大腦分割成一定數(shù)目的腦區(qū)。這樣選取節(jié)點(diǎn)的優(yōu)點(diǎn)是所構(gòu)建出的大腦網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)意義相對(duì)明確，網(wǎng)絡(luò)可視化強(qiáng)，能夠清楚的觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)中點(diǎn)與點(diǎn)之間的連接模式。但是，由于根據(jù)解剖結(jié)構(gòu)得到的腦區(qū)與腦區(qū)之間的邊界不好確定，并且每個(gè)腦區(qū)中所包含的圖像體素個(gè)數(shù)可以從十幾到幾千，這樣就導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的分割方式相對(duì)粗糙，包含體素較多的節(jié)點(diǎn)的腦區(qū)也更容易產(chǎn)生邊的連接，影響最終網(wǎng)絡(luò)模型的精確性。

因此，在構(gòu)建大腦網(wǎng)絡(luò)時(shí)節(jié)點(diǎn)的選取方式需要改進(jìn)。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于克服上述現(xiàn)有技術(shù)中存在的大腦網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)選取方式的不足之處，從而提出了一種改進(jìn)的節(jié)點(diǎn)選取方法來(lái)構(gòu)建大腦網(wǎng)絡(luò)，即融合圖像體素及先驗(yàn)?zāi)X圖譜劃分的大腦網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法。

為了實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的目的，本發(fā)明采取的技術(shù)方案是將現(xiàn)有技術(shù)中圖像體素和先驗(yàn)?zāi)X圖譜兩種節(jié)點(diǎn)選取方法進(jìn)行融合并將圖像體素或先驗(yàn)?zāi)X圖譜看作大腦網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)，在圖像體素的基礎(chǔ)上尋找度值較大的節(jié)點(diǎn)，初步大腦網(wǎng)絡(luò)，然后利用Talairach腦區(qū)定位軟件在先驗(yàn)?zāi)X圖譜的基礎(chǔ)上篩選節(jié)點(diǎn)，并以篩選出的節(jié)點(diǎn)為圓心畫半徑為6毫米的球體作為大腦網(wǎng)絡(luò)中的核心節(jié)點(diǎn)，在初步大腦網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上基于先驗(yàn)?zāi)X圖譜構(gòu)建最終的大腦網(wǎng)絡(luò)，其步驟包括：

步驟1：利用磁共振成像手段獲取大腦信號(hào)數(shù)據(jù)并對(duì)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，采用SPM5統(tǒng)計(jì)參數(shù)圖分析軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，具體操作如下：

(1.1)采用最小二乘法對(duì)采集到的大腦信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行頭動(dòng)校正；

(1.2)對(duì)校正后的數(shù)據(jù)利用仿射變換將平均圖像配準(zhǔn)到標(biāo)準(zhǔn)模板，并將體素進(jìn)行重切；

(1.3)采用帶通濾波器對(duì)配準(zhǔn)重切后的數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波，以去除噪聲；

(1.4)對(duì)濾波后的數(shù)據(jù)進(jìn)行線性回歸，去除白質(zhì)、腦脊液和被試實(shí)驗(yàn)過(guò)程中頭動(dòng)產(chǎn)生的影響；

步驟2：基于圖像體素構(gòu)建初步的大腦網(wǎng)絡(luò)，具體操作如下：