fMRI动态功能网络构建及其在脑部疾病识别中的应用

摘要

如何从复杂的fMRI数据中提取丰富的大脑信息是提高脑部疾病识别精度的关键.传统的静息态功能磁共振成像分析中,功能连接网络被认为是稳定不变的.提出一种基于成组独立成分分析的构建动态功能连接网络的方法,并通过该网络来获取功能网络本身的动态特性.首先,利用成组独立成分分析法提取fMRI数据的空间独立成分作为网络节点,并通过滑动时间窗的方法获取窗口时间序列,构建动态功能连接网络.以动态功能网络作为特征,对精神分裂症患者和正常被试数据进行分类识别.实验结果表明,该方法能够获取fMRI数据的时间维度信息,提高识别效果,在一定程度上能为临床诊断提供客观参照.