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关于脑网络时间序列及功能连接矩阵的来由
 
来源:xjh  编辑:xjh  2020-05-20

对 fMRI 数据预处理完成之后,我们首先使用 AAL 模板把每个被试的大脑影像分割为 90 个区域,然后提取每个脑区 BOLD 信号的时间序列,通过对该脑区内所有体素的时间序列取平均得到,两两脑区的功能连接即定义为两个脑区时间序列的 Pearson 相关系数,功能连接体现的是两个脑区活动的一致性,如果两个脑区的 BOLD 信号随时间出现比较一致的变化,则认为两个脑区的功能连接强度较强。

不难得知,最终得到的功能连接矩阵是对称矩阵,如果取整个矩阵中的数据作为模式分析特征,则必然存在数据冗余,所以取矩阵的下三角数据作为模式分析的初始特征。


90个脑区0-1二值化矩阵

简言之,每个被试划分为90脑区,每个脑区的时间序列有175个时间点,一个脑区对应多条时间序列,对这多条时间序列取平均后,每个脑区对应一个平均时间序列,即90条时间序列。对这90条时间序列两两相关做功能连接,得到的皮尔逊相关系数矩阵。矩阵只取上三角或下三角,对角线相关系数为1也略去。总之,脑区对应为脑网络节点,节点时间序列之间的皮尔逊相关系数定义为脑网络连边的权重。

AAL(Anatomical Automatic Labeling)模板一共有116个区域,但只有90个属于大脑,剩余26个属于小脑结构,研究的较少。


116个脑区皮尔逊相关系数

时间序列是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。

时间序列是按照时间排序的一组随机变量,它通常是在相等间隔的时间段内依照给定的采样频率对某种潜在过程进行观测的结果。




来源参考:
https://blog.csdn.net/weixin_43444314/article/details/90229872


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