申请/专利权人：大连理工大学

申请日：2024-03-06

公开（公告）日：2024-06-18

公开（公告）号：CN118203307A

主分类号：A61B5/00

分类号：A61B5/00;G06F17/15

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.06.18#公开

摘要：一种基于质量引导的复数fMRI相位数据三维解缠绕方法，属于生物医学信号处理领域。本发明的基于相位质量图的路径引导算法，对复数fMRI相位数据进行了空间三维解缠绕，解决了当前fMRI相位解缠方法损失空间维脑功能信息的问题。因为相位导数方差PhasederivativeVariance，PDV图在识别相位图像噪声区域方面具有很强的鲁棒性，本发明采用PDV图作为相位质量图，可靠保障三维相位解缠方法的性能，有效挖掘了更完整的fMRI空间信息。以一个健康被试静息态fMRI数据为例，采用本发明方法、传统复除法、PRELUDE方法分别解缠相位数据，与幅值数据组合形成复数fMRI数据。采用复数EBM算法分别提取DMN成分和AUD成分。本发明方法在相关系数和有效体素数上都有明显提升，在高阈值下优势更为明显，能为脑认知和脑疾病研究提供完整的fMRI证据。

主权项：1.一种基于质量引导的复数fMRI相位数据三维解缠绕方法，其特征在于，第一步：输入有缠绕的fMRI相位数据其中，为单被试fMRI复数数据，T为时间点个数，t＝1，…，T，V＝X×Y×Z，X，Y，Z是fMRI输入数据的长宽高；第二步：去脑外体素；已知fMRI复数数据的幅值数据以第一个时间点幅值数据的均值作为阈值，生成二进制掩模当BMv＝1，否则BMv＝0；采用BM对原始相位数据P′进行掩蔽：P＝BM·P′，得到去脑外的相位数据第三步：令t＝1；第四步：提取第t个时间点的相位数据x＝1，…，X，y＝1，…，Y，z＝1，…，Z；第五步：利用公式12计算Ptx，y，z的三维PDV图Qtx，y，z＝Q′tx，y，zH3#1 式中H是三维窗H×H×H的大小，x，y，z是三维窗中心体素坐标；分别表示在x，y，z方向上的局部偏导数，按下式计算以为例：i，j，k为偏移变量，分别是三维窗内x，y，z方向局部偏导数的均值，通过公式3计算： 相位图Ptx，y，z中每个体素对应PDV图Qtx，y，z中的一个值；Qtx，y，z值越小，该体素相位质量越高；在质量引导方法中用Qtx，y，z值为依据引导解缠的方向；由于边缘体素不需处理，给边缘体素赋值maxQt，即最低相位质量，以避免从边缘体素选取解缠起始点；第六步：依据Qtx，y，z取得PDV图中相位质量最高的体素坐标x0，y0，z0作为解缠起始点，生成解缠队列，此时队列中只有一个坐标元素；对该坐标提取其六邻域坐标x0+1，y0，z0，x0-1，y0，z0，x0，y0+1，z0，x0，y0-1，z0，x0，y0，z0+1，x0，y0，z0-1对应的原始相位值Ptx0+1，y0，z0，Ptx0-1，y0，z0，Pxx0，y0+1，z0，Ptx0，y0-1，z0，Ptx0，y0，z0+1，Ptx0，y0，z0-1，做相位解缠运算；以Ptx0+1，y0，z0为例，解缠运算如下：unwrappedPtx0+1，y0，z0＝Ptx0+1，y0，z0+2hπ#4h＝mod2π[Ptx0+1，y0，z0-Ptx0，y0，z0]#5将坐标x0，y0，z0六邻域体素的PDV值Qtx0+1，y0，z0，Qtx0-1，y0，z0，Qtx0，y0+1，z0，Qtx0，y0-1，z0，Qtx0，y0，z0+1，Qtx0，y0，z0-1由小到大排序，对应相位质量由高到低，将其对应的六个坐标加入解缠队列，此时解缠队列中有七个坐标元素；第七步：将当前解缠队列中质量最高的体素点坐标元素即x0，y0，z0出队，将解缠队列相位质量最高的点，作为新的解缠起始点，对其六邻域未解缠体素按公式45进行解缠，并将未解缠体素坐标按照PDV值从大到小排序，加入解缠队列；第八步：判断队列是否为空，若非空，重复第七步，遍历全部体素点，直到所有脑内体素都解缠完毕，即队列为空；若队列为空，则所有体素解缠完毕，执行下一步；第九步：若t≠T，令t＝t+1，重复第四步～第八步，完成下一个时间点fMRI数据的相位解缠；若t＝T，则所有时间点相位数据解缠完毕，进入下一步；第十步：输出解缠后的相位数据

全文数据：

权利要求：

百度查询： 大连理工大学 一种基于质量引导的复数fMRI相位数据三维解缠绕方法

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