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公开(公告)号：CN108355250B
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN201810125830.5
申请日：2018-02-07
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于杏仁核功能环路介导的重复经颅磁刺激(repeated Transcranial Magnetic Stimulation，rTMS)影像导航的方法，首先基于孤独症个体的结构磁共振数据寻找杏仁核区域作为感兴趣区域(Region of Interest，ROI)，然后以这个ROI作为种子点基于这个个体的功能磁共振数据计算功能连接，寻找在背外侧前额叶区域中与杏仁核功能连接激活最强的区域作为rTMS治疗的靶点对孤独症患者进行rTMS治疗。本发明提供了一种基于杏仁核功能环路介导的重复经颅磁刺激影像导航的方法，利用磁共振数据判断杏仁核环路关联的背外侧前额叶(Dorsolateral Prefrontal Cortex，DLPFC)区域，采用rTMS打靶DLPFC来间接作用于难以打到的杏仁核区域。
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公开(公告)号：CN109522952B
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN201811341762.2
申请日：2018-11-12
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于聚类刻画fMRI动态变异性偏离度的方法，该方法包括：获取原始样本的动态性聚类结果；针对每一个聚类结果计算其在所有所属聚类类别的总占比，并根据占比大小进行排序；设定一个中心状态占比阈值，根据该中心状态占比阈值按照一定的规则将几个聚类类别分为中心状态和非中心状态；对非中心状态的每个样本f计算其距离中心状态的总偏离度；计算被试的非中心状态样本的偏离度平均值，作为代表该被试的总偏离度。本方法具有鲁棒性高稳定性强的特点，相比于传统的变异指标(方差)，能更准确，更适合数据描述出磁共振数据在特定时间序列的变化特性。
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公开(公告)号：CN113476032B
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202110932675.X
申请日：2021-08-13
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于有向图谐波分析的脑结构与功能耦合的方法，属于生物医学信号处理技术领域。首先，利用大脑皮层示踪剂注射追踪或结构磁共振成像弥散张量成像纤维束概率追踪构造非对称矩阵有向权重脑结构连接矩阵。其次，引入随机游走算子将非对称有向权重脑结构连接矩阵转化为实对称拉普拉斯矩阵，以拉普拉斯矩阵的特征向量作为脑结构连接谐波。然后，利用图谐波分析将脑功能信号分解为脑结构与功能耦合(即图的低频特征模态)和分离(即图的高频特征模态)的谐波分量。最后，跨时间的低频和高频滤波信号的二范数之比的对数值作为脑结构分离指标，以刻画脑结构与功能的分离和耦合。本发明具有更强的适应性。
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公开(公告)号：CN109522952A
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201811341762.2
申请日：2018-11-12
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于聚类刻画fMRI动态变异性偏离度的方法，该方法包括：获取原始样本的动态性聚类结果；针对每一个聚类结果计算其在所有所属聚类类别的总占比，并根据占比大小进行排序；设定一个中心状态占比阈值，根据该中心状态占比阈值按照一定的规则将几个聚类类别分为中心状态和非中心状态；对非中心状态的每个样本f计算其距离中心状态的总偏离度；计算被试的非中心状态样本的偏离度平均值，作为代表该被试的总偏离度。本方法具有鲁棒性高稳定性强的特点，相比于传统的变异指标(方差)，能更准确，更适合数据描述出磁共振数据在特定时间序列的变化特性。
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公开(公告)号：CN109522894A
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201811344623.5
申请日：2018-11-12
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种探测fMRI脑网络动态协变的方法，该方法包括：首先利用功能磁共振数据构建大脑功能网络，再按照一定的依据(年龄大小、病程长短、教育程度高低等因素)分别将不同的网络矩阵顺序排列起来，得到跨被试的网络矩阵序列，而后利用滑动窗方法进行跨被试的ROI脑区之间的协变关系研究，得到一系列协变矩阵，再通过计算刻画协变关系变异性的数学指标或通过统计检验对跨被试尺度下脑区间协同活动模式的差异，从而更好的理解在网络中脑区之间的交互关系。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119919373A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411986386.8
申请日：2024-12-31
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本申请公开了一种整合标准模型和非负矩阵分解的神经解剖异质性分析方法，属于生物医学信号处理领域。本申请包括：对患者及对应健康对照组的结构磁共振影像数据进行预处理，以提取大脑形态学指标；通过迁移预训练模型建立患者的大脑形态学标准模型，以估计患者的皮层厚度和表面积的偏差分数矩阵，并提取非正部分得到大脑形态学萎缩偏差矩阵；对该萎缩偏差矩阵进行非负矩阵分解，生成初步的疾病因子矩阵和权重组成矩阵；通过重排采样偏差矩阵，计算平均半分解稳定性系数和重建误差，以确定在最优成分数下的疾病因子和权重组成。本申请方法在保留住个体异质性信息的同时整合群体水平的空间模式信息，为神经精神疾病的精准诊断提供一种新的技术手段。
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公开(公告)号：CN113627360A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110931798.1
申请日：2021-08-13
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提供基于形态学相似网络对fMRI信号进行滤波分解的方法，属于生物医学成像信号处理技术领域。包括如下步骤：首先计算被试的形态学相似矩阵并变换得到对应的拉普拉斯矩阵，其次计算拉普拉斯矩阵的谱分解并利用谐波分量对功能磁共振成像信号进行图傅里叶变换，最终使用图滤波器对频域的信号进行滤波和逆变换，得到功能磁共振成像信号中的低频信号和高频信号，并分别探究高频信号与低频信号的能量谱密度。本发明的方法具有鲁棒性高，稳定性强等特点，对功能磁共振成像信号的分解处理提供了一种新的有效方法。
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公开(公告)号：CN106037741B
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201610524807.4
申请日：2016-07-04
Applicant: 电子科技大学
IPC: A61B5/055
Abstract: 该发明公开了一种基于fMRI探测动态脑自发活动的数据方法,属于生物医学图像模式识别技术领域，具体涉及基于功能磁共振时间序列的动态脑自发活动探测方法。本发明根据脑自发活动的动态变化特性，利用短时间间隔内脑信号是平稳(伪平稳)属性，提出一种组合滑动窗(sliding‑window)及信号振幅(ALFF)方法，并结合给变异程度(Variance)值，给出了动态脑自发活动定量化计算方法。本发明的方法具有鲁棒性高，稳定性强等特点，对于磁共振数据模式识别等领域脑自发活动的动态性探测提供了新的有效技术。
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公开(公告)号：CN108355250A
公开(公告)日：2018-08-03
申请号：CN201810125830.5
申请日：2018-02-07
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于杏仁核功能环路介导的重复经颅磁刺激(repeated Transcranial Magnetic Stimulation，rTMS)影像导航的方法，首先基于孤独症个体的结构磁共振数据寻找杏仁核区域作为感兴趣区域(Region of Interest，ROI)，然后以这个ROI作为种子点基于这个个体的功能磁共振数据计算功能连接，寻找在背外侧前额叶区域中与杏仁核功能连接激活最强的区域作为rTMS治疗的靶点对孤独症患者进行rTMS治疗。本发明提供了一种基于杏仁核功能环路介导的重复经颅磁刺激影像导航的方法，利用磁共振数据判断杏仁核环路关联的背外侧前额叶(Dorsolateral Prefrontal Cortex，DLPFC)区域，采用rTMS打靶DLPFC来间接作用于难以打到的杏仁核区域。
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公开(公告)号：CN107316292A
公开(公告)日：2017-11-03
申请号：CN201710478305.7
申请日：2017-06-22
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: G06T7/0012 , G06K9/6218 , G06T5/002 , G06T7/30 , G06T2207/10088
Abstract: 该发明公开了一种基于结构协变计算大脑形态学对称性的方法，属于生物学图像模式识别技术领域，特别是涉及基于结构磁共振被试间协变的镜像体素同伦连接方法。该发明首先建立映射模板，以映射模板中各体素点所在的位置为框架，将各样本图像的数据匹配到模板的框架中，再将匹配后的样本图像相同点的体素组成体素向量，根据对称点位置的体素向量计算出大脑图像对称点的对称性，最后根据实际情况判断出整个大脑的对称性或大脑各功能区的对称性。本发明为首次在结构上研究大脑形态学对称性的方法中，并能首次准确的量化大脑的对称性。
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