【摘 要】
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近年来,随着功能磁共振成像（functional Magnetic Resonance Imaging,fMRI）技术的发展,使得人类可以对人脑的认知活动和功能机制进行深入探索和研究。但是,由于fMRI的成像通常是通过逐层扫描方式获得的,这会造成扫描层之间的时间偏移,从而导致fMRI信号分析的误差。所以,为了解决不同扫描层之间信号不同步的问题,就需对时间层进行矫正（即时间层数据插值）。然而,现有的
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近年来,随着功能磁共振成像（functional Magnetic Resonance Imaging,fMRI）技术的发展,使得人类可以对人脑的认知活动和功能机制进行深入探索和研究。但是,由于fMRI的成像通常是通过逐层扫描方式获得的,这会造成扫描层之间的时间偏移,从而导致fMRI信号分析的误差。所以,为了解决不同扫描层之间信号不同步的问题,就需对时间层进行矫正（即时间层数据插值）。然而,现有的插值方法存在精度不高的问题,所以本文在分析和研究传统矫正方法局限性的基础上,分别提出了一种基于核的方法（Kernel Methods,KMs）和血液动力学响应函数（Hemodynamic Response Function,HRF）的时间层矫正（Slice-timing）算法,以及一种基于高斯核函数（Gaussian Kernel Function,GKF）的时间层矫正方法,并进行了仿真数据和真实成像数据的实验验证。本文主要工作如下:1.对fMRI数据预处理方法进行了深入地研究,并对北京师范大学的147人fMRI扫描数据进行了处理,得到了血液氧和依赖度（Blood Oxygenation Level Dependent,BOLD）,即BOLD时间序列,再通过对BOLD时间序列做皮尔逊相关分析,获得了不同脑区之间的功能连接。2.提出了一种基于核的方法和血液动力响应函数的时间层矫正算法。将血液动力响应函数和核的方法相结合起来,利用血液动力响应函数构造核函数,并将HRF在fMRI数据上所具有的先验性引入到时间层矫正算法中。在模拟数据和真实成像数据上,与传统的插值算法进行实验对比,结果表明所提出的基于核的方法和基于血液动力响应函数的时间层矫正算法具有更好的矫正精度;3.提出了一种基于高斯核函数的时间层矫正算法。该算法利用了高斯核函数插值能力较强,比较善于提取样本的局部性质的优点,提高了矫正精度。并进行了模拟数据和真实成像数据的实验验证,结果表明该模型比传统的插值算法具有更好的数据矫正精度。
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