公开(公告)号：CN103345749B

公开(公告)日：2016-04-13

申请号：CN201310263230.2

申请日：2013-06-27

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 田捷 ,  尤优博 ,  董迪 ,  杨鑫 ,  刘振宇 ,  卫文娟

IPC: G06T7/00 ,  G06T5/00 ,  A61B5/055

Abstract: 本发明涉及一种基于模态融合的大脑网络功能连接偏侧性检测方法，该方法包括以下步骤：首先，对fMRI图像进行预处理，并提取大脑网络左右半球内脑区的空间三维坐标信息；其次，基于fMRI图像提取的脑区的空间三维坐标信息，从经过预处理后的MEG数据中提取出对应的时间序列信息；然后，利用MEG数据提取的脑区的时间序列，进行脑区之间的功能连接度分析；最后，计算大脑网络脑区之间功能连接的偏侧性指数。本发明所述方法是一种有效的基于磁共振和脑磁图模态融合的大脑网络功能连接偏侧性检测方法，能够比传统的仅利用fMRI图像的检测方法更完整、全面地检测大脑网络功能连接的偏侧性。

公开(公告)号：CN103345749A

公开(公告)日：2013-10-09

申请号：CN201310263230.2

申请日：2013-06-27

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 田捷 ,  尤优博 ,  董迪 ,  杨鑫 ,  刘振宇 ,  卫文娟

IPC: G06T7/00 ,  G06T5/00 ,  A61B5/055

Abstract: 本发明涉及一种基于模态融合的大脑网络功能连接偏侧性检测方法，该方法包括以下步骤：首先，对fMRI图像进行预处理，并提取大脑网络左右半球内脑区的空间三维坐标信息；其次，基于fMRI图像提取的脑区的空间三维坐标信息，从经过预处理后的MEG数据中提取出对应的时间序列信息；然后，利用MEG数据提取的脑区的时间序列，进行脑区之间的功能连接度分析；最后，计算大脑网络脑区之间功能连接的偏侧性指数。本发明所述方法是一种有效的基于磁共振和脑磁图模态融合的大脑网络功能连接偏侧性检测方法，能够比传统的仅利用fMRI图像的检测方法更完整、全面地检测大脑网络功能连接的偏侧性。

公开(公告)号：CN103325119A

公开(公告)日：2013-09-25

申请号：CN201310261987.8

申请日：2013-06-27

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 田捷 ,  尤优博 ,  杨鑫 ,  董迪 ,  刘振宇 ,  卫文娟

IPC: G06T7/00 ,  G06T5/00 ,  A61B5/055

Abstract: 本发明涉及一种基于模态融合的默认态脑网络中心节点检测方法，该方法包括以下步骤：首先，针对经过数据预处理的fMRI图像，提取出默认态脑网络的空间信息；然后，基于fMRI提供的默认态脑网络空间信息，在经过预处理的MEG数据上分别提取delta(0.5-4Hz)，theta(4-8Hz)，alpha(8-13Hz)，beta(13-30Hz)和gamma(30-48Hz)频段内默认态脑网络的主要脑区的时间维度信息；最后，依据提取的MEG脑区时间序列，进行脑区间的功能连接度分析，并确定默认态脑网络的中心节点。本发明所述方法是一种有效的基于模态融合的默认态脑网络中心节点检测方法，能够比仅利用fMRI图像的检测方法更完整、全面地检测默认态脑网络中心节点。