格兰杰因果分析方法及其在fMRI数据中的运用-生物医学工程专业论文.docxVIP

万方数据 万方数据 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作 及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方 外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为 获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与 我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的 说明并表示谢意。 作者签名： 日期： 年 月 日 论文使用授权 本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文 的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘， 允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全 部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描 等复制手段保存、汇编学位论文。 （必威体育官网网址的学位论文在解密后应遵守此规定） 作者签名： 导师签名： 日期： 年 月 日 万方数据 万方数据 摘要 摘 要 自 20 世纪 90 年代以来，以血氧水平依赖的功能磁共振成像（blood oxygenation level dependent functional magnetic resonance imaging，BOLD fMRI）技术为代表的 脑功能成像技术及相关数据分析方法得到了广泛地应用，为人类探究大脑神经信 息提供了新的方法。研究表明可以根据血氧水平的变化来间接的追踪大脑信息的 流向，因此新的研究思路开始用大脑网络中的信息流动来描述大脑的功能整合与 功能分离，即功能连通性研究，用于探讨不同脑功能区域之间的相互作用。 本文以格兰杰因果分析方法在功能磁共振数据的应用为目的，对当前分析方 法的不足之处进行补充和改进。所做工作如下： 1.基于小波分频段的格兰杰因果分析：本文运用小波分频段的方法对功能磁 共振 ROI 信号进行小波分解、重建，将低频重建信号进行格兰杰因果分析，更加 真实的反映了原始信号的特征，提高了格兰杰因果分析的准确性。 2.基于盲去卷积的格兰杰因果分析方法：根据静息状态下大脑的自发放电类 似于任务状态下的激活这一假说，我们通过阀值来判断峰值，进一步考虑时延等 参数，在不需要先验知识的情况下提取血液动力学函数，进而去卷积。这种方法 简单易行，并在格兰杰因果分析方法中证实其有效性。 3.基于偏条件格兰杰因果分析方法：本文采用信息论等知识，结合在高斯条 件下格兰杰因果与传递熵是完全等价这一假说，通过计算互信息来间接计算格兰 杰因果，有效地解决了由于条件集大带来的伪因果、计算量大的问题。 4.最后，运用改进的偏条件格兰杰因果分析对象棋大师与象棋新手进行了简 要的分析，探讨认为大师组信息交互更多，功能模块性更强。 关键词：有效连接，格兰杰因果，去卷积，小波分频段，偏条件格兰杰因 I ABSTRACT ABSTRACT Since the 1990s, the blood oxygen level dependent functional magnetic resonance imaging (BOLD-fMRI) technology is a representation of brain imaging technology. And a large number of related fMRI data analysis methods emerge, which provides a new opportunity to explore the interactions of human brain neural information. Neuroimaging studies have suggested that we can indirectly record neural signals according to BOLD fluctuation. New research tools are developed to use the BOLD information in the brain to investigate the functional integration and functional segregation. In the present study, we focus on the effective connectivity to explore the interaction between distributed brain areas. This paper aims to provide supplements and improvements on current methods of granger causality analysis, which has been widely