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脑功能磁共振数据处理研究与应用

【摘要】: 脑是自然界中最复杂的物质,脑的高级功能是自然界中最复杂的运动形式。脑的研究是一项具有重大科学意义和哲学意义的战略性科学领域。揭示脑的工作原理是当代自然科学面临的最大挑战之一。上世纪90年代初,在MRI技术的基础上发展起来的功能磁共振成像技术是脑科学研究领域的一项重要科学进展,它以血氧水平相关(Blood Oxygenation Level Dependent,即BOLD)效应为其原理基础,探测脑在不同条件及不同区域下,与神经活动相关的生理变化,实现了人类长久以来无损伤具体观察活体大脑功能的梦想。其中脑功能的定位研究是利用功能磁共振进行脑研究的重要内容之一,其目的就是从功能图像中把受到刺激后激活的脑区标记出来,标记出的脑区再和同一层面的T1结构图迭加,最后形成脑功能定位图。 本文主要研究大脑对视觉信息的加工机制。实验方案为多被试同条件进行视觉棋盘格实验,采用块刺激方式采集脑功能图像。通过对被试的数据处理结果进行分析比较,得到功能定位结果。数据处理的全过程包括空间预处理、模型建立和参数估计、数据分析。预处理过程是根据实验数据特点确定的,以达到最佳结果,包括头动校正、配准、时间校正、图像标准化等步骤。统计模型的确定和参数估计都根据实验方案中的激活模式确立。数据分析结合t检验、F检验方法完成,最终得出大脑枕叶皮层区域为视觉功能区这一符合生理事实的激活结果,是对传统研究观点的有力验证,对我们进一步认识脑组织,研究脑功能提供一定的理论基础,还将在临床医学实践中发挥积极的作用。 本论文对功能磁共振数据的两类分析方法:数据驱动分析法和模型驱动分析法作了介绍,重点对模型驱动方法的典型代表——统计参数图(Statistical Parametric Mapping,SPM)分析方法,并运用SPM软件对一组视觉刺激脑功能磁共振实验数据进行了处理和分析。

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