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文檔簡介
1、從上個世紀九十年代以來,腦功能成像技術得到了廣泛應用和長足發(fā)展。腦功能成像技術最大的優(yōu)點就是無損傷,可以直接對人腦進行反復的非侵入性觀察測量。不同的功能成像技術各有其優(yōu)缺點,其中功能磁共振成像技術以其高空間分辨率的特點在人腦功能研究領域占據了重要的地位。針對不同的實驗目的,通過改變多種實驗條件,用功能磁共振成像技術對許多生理和生物物理參數進行測量,獲得了十分豐富的實驗數據。只有通過對這些數據進行分析,從大量噪聲中提取感興趣的信息,揭示出
2、其中的規(guī)律,才能真正達到對人腦功能研究的目的。對功能磁共振數據的分析有兩類方法:數據驅動分析法和模型驅動分析法。本論文在對功能磁共振數據的特點進行研究的基礎上,對這兩類數據分析方法都分別進行了研究,發(fā)展了系統(tǒng)聚類法和廣義線性模型法。對系統(tǒng)聚類法的發(fā)展包括兩點:首先,把符合生理事實的鄰域相關理論用于數據預處理,極大地降低了數據維數,提高了數據的信噪比,突破了傳統(tǒng)系統(tǒng)聚類法計算量大、計算速度慢、要求存儲空間大的限制,使這一方法得以應用于fM
3、RI數據分析;其次,為了充分考慮fMRI數據的時空信息特性,提出了一種新的時空距離量度,從而發(fā)展了系統(tǒng)聚類分析方法,并在仿真和真實的實驗數據處理中都取得了較好的效果。在分析廣義線性模型的基本原理的基礎上,結合功能BOLD響應的特點,提出了一個新的動力學響應函數,擴展了廣義線性模型,應用于實際功能磁共振視覺刺激的數據處理,取得了與生理事實相一致的結果,從而驗證了該方法的有效性。SPM軟件是廣泛應用于fMRI數據分析的一個通用軟件。本論文對
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