(19)国家知识产权局
(12)发明 专利申请
(10)申请公布号
(43)申请公布日
(21)申请 号 202211229597.8
(22)申请日 2022.10.08
(71)申请人 海南大学
地址 570228 海南省海口市人民大道58号
(72)发明人 王政霞 刘清华 张阳阳
(74)专利代理 机构 北京集佳知识产权代理有限
公司 11227
专利代理师 李倩
(51)Int.Cl.
G06T 7/00(2017.01)
G06V 10/62(2022.01)
G06V 10/764(2022.01)
G06V 10/80(2022.01)
G06V 10/82(2022.01)
A61B 5/00(2006.01)A61B 5/055(2006.01)
(54)发明名称
一种静息态fMRI数据处理方法、 装置、 设备
及可读存 储介质
(57)摘要
本发明公开了一种静息态fMRI数据处理方
法、 装置、 设备及可读 存储介质, 应用于数据处理
领域。 该方法包括: 获取大脑fMRI图像 数据; 计算
大脑fMRI图像数据对应的时间特征向量和 空间
特征向量; 将时间特征向量和空间特征向量相
乘, 得到时空向量; 利用归一化函数对时空向量
进行映射计算, 得到时空融合特征向量; 将时空
融合特征向量发送给分类器, 以使所述分类器对
所述时空融合特征向量进行特征分类。 本发明通
过先对大脑fMRI图像数据进行处理, 得到时间特
征向量和空间特征向量, 之后进行特征融合, 从
而达到时空方面的数据增强, 弥补了现有技术仅
仅从时间层面上进行数据增强造成数据真实性
较低的技术缺陷, 从而增强了数据的泛化能力,
提高了分类 器的拟合效果。
权利要求书2页 说明书10页 附图3页
CN 115511857 A
2022.12.23
CN 115511857 A
1.一种静息态fMRI数据处 理方法, 其特 征在于, 包括:
获取大脑fMRI图像数据;
计算所述大脑fMRI图像数据对应的时间特 征向量和空间特 征向量;
将所述时间特 征向量和所述空间特 征向量相乘, 得到时空向量;
利用归一 化函数对所述时空向量进行映射计算, 得到时空融合特 征向量;
将所述时空融合特征向量发送给分类器, 以使所述分类器对所述 时空融合特征向量进
行特征分类。
2.根据权利要求1所述的静息态fMRI数据处理方法, 其特征在于, 所述计算所述大脑
fMRI图像数据对应的时间特 征向量, 包括:
对所述大脑fMRI图像数据进行预处理, 得到脑区信号矩阵; 其中, 所述脑区信号矩阵表
示每个脑区在不同时刻对应的脑区信号;
从所述脑区信号矩阵中获取预设数量的子脑区矩阵; 其中, 所述子脑区矩阵为所述脑
区信号矩阵对应的包括固定时刻数量的矩阵;
对所有的子脑区矩阵进行皮尔逊相关法计算, 得到每个子脑区矩阵对应的时间皮尔逊
相关矩阵;
将每个时间皮尔逊相关矩阵发送给所述分类器, 以使所述分类器对每个时间皮尔逊相
关矩阵进行 特征提取, 得到每 个时间皮尔逊相关矩阵对应的所述时间特 征向量。
3.根据权利要求1所述的静息态fMRI数据处理方法, 其特征在于, 所述将所述 时空融合
特征向量发送给分类 器, 包括:
将所述时空融合特 征向量发送给神经网络分类 器。
4.根据权利要求1至3任一项所述的静息态fMRI数据处理方法, 其特征在于, 所述计算
所述大脑fMRI图像数据对应的空间特 征向量, 包括:
通过生理学模板对所述大脑fMRI图像数据进行划分, 得到预设脑区数量的脑区, 及其
对应的脑区值; 其中, 所述脑区值表示每 个脑区对应的一定时间序列的脑区信号;
从临近脑区中选取每个脑区对应的预设临近数量的临近脑区, 并对每个脑区及其对应
的临近脑区的脑区值重新加权, 以得到每个脑区对应的新脑区值; 其中, 所述临近脑区为除
每个脑区自身之外的脑区;
对所有的新脑区值进行重组, 得到当前预设临近数量所对应的脑区空间信号矩阵; 其
中, 当得到 当前预设临近数量所对应的脑区空间信号矩阵时, 通过更改所述预设临近数量,
得到下一个预设临近数量对应的脑区空间信号矩阵, 直至获取的脑区空间信号矩阵达到预
设空间矩阵数量时, 停止获取;
对所有的脑区空间信号矩阵进行皮尔逊相关法计算, 得到每个脑区空间信号矩阵对应
的空间皮尔逊相关矩阵;
将每个空间皮尔逊相关矩阵发送给所述分类器, 以使所述分类器对每个空间皮尔逊相
关矩阵进行 特征提取, 得到每 个空间皮尔逊相关矩阵对应的所述空间特 征向量。
5.根据权利要求4所述的静息态fMRI数据处理方法, 其特征在于, 所述通过生理学模板
对所述大脑fMRI图像数据进行划分, 包括:
通过AAL模板对所述大脑fMRI图像数据进行划分。
6.根据权利要求4所述的静息态fMRI数据处理方法, 其特征在于, 所述从临近脑区中选权 利 要 求 书 1/2 页
2
CN 115511857 A
2取每个脑区对应的预设临近数量的临近脑区, 包括:
计算每个脑区与其他脑区之间的欧式距离值, 并按从小到大进行排序, 得到空间距离
序列;
获取欧式距离值在所述空间距离序列的前预设百分比的脑区, 得到每个脑区对应的所
述临近脑区。
7.根据权利要求1所述的静息态fMRI数据处理方法, 其特征在于, 所述利用归一化函数
对所述时空向量进行映射计算, 包括:
利用F函数对所述时空向量进行映射计算。
8.一种静息态fMRI数据处 理装置, 其特 征在于, 包括:
图像数据获取模块, 用于获取 大脑fMRI图像数据;
时间和空间特征向量计算模块, 用于计算所述大脑fMRI图像数据对应的时间特征向量
和空间特 征向量;
时空向量计算模块, 用于将所述时间特征向量和所述空间特征向量的相乘, 得到时空
向量;
时空融合特征向量计算模块, 用于利用归一化函数对所述时空向量进行映射计算, 得
到时空融合特 征向量;
分类模块, 用于将所述时空融合特征向量发送给分类器, 以使所述分类器对所述时空
融合特征向量进行 特征分类。
9.一种静息态fMRI数据处 理设备, 其特 征在于, 包括:
存储器, 用于存 储计算机程序;
处理器, 用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的静息态fMRI数
据处理方法的步骤。
10.一种可读存储介质, 其特征在于, 所述存储介质上存储有计算机程序, 所述计算机
程序被处 理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述静息态fMRI数据处 理方法的步骤。权 利 要 求 书 2/2 页
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专利 一种静息态fMRI数据处理方法、装置、设备及可读存储介质
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