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基于脑图谱的脑活动时间序列三维可视化方法及装置制造方法及图纸

技术编号:39330048 阅读:17 留言:0更新日期:2023-11-12 16:06
本申请涉及脑信号处理领域,特别是涉及一种基于脑图谱的脑活动时间序列三维可视化方法及装置。所述方法包括:将获取的任意模态的脑活动时间序列规整为脑活动标准时间序列;基于所述脑活动标准时间序列从脑图谱库中匹配得到对应的脑分区图谱;将建立的三维大脑模型映射至所述脑分区图谱中,得到三维脑分区模型;将所述脑活动标准时间序列映射至所述三维脑分区模型中,得到三维脑分区可视化模型。本发明专利技术能够支持支持多种模态的脑活动时间序列,且通过脑图谱库匹配得到对应的脑分区图谱能够便捷地对全脑活动的数据进行可视化。够便捷地对全脑活动的数据进行可视化。够便捷地对全脑活动的数据进行可视化。

【技术实现步骤摘要】
基于脑图谱的脑活动时间序列三维可视化方法及装置


[0001]本申请涉及脑信号处理领域,特别是涉及一种基于脑图谱的脑活动时间序列三维可视化方法及装置。

技术介绍

[0002]大脑皮层活动可视化背景是指在二维或三维空间中展示大脑皮层中不同区域的神经活动的技术。目前业界主流使用检测大脑皮层中不同区域的神经活动的技术包含脑电图、心电图及功能磁共振成像技术等。
[0003]上述优秀的大脑皮层活动信息检测技术使得我们获得了大量大脑活动的时间序列,即大脑不同区域中,每个区域神经元活动(或其他信息)的时序信息。然而,这样的信息包含了大量的数据,如何将其直观的展示成为了一个难点,展示需要直观地体现出“脑区”的信息以及信号强度的“时序”的信息,目的是让观察者对于大脑活动发生的位置以及特定时间点大脑活动的情况有明确的了解。
[0004]现有大脑分区的方法有很多种,不同的脑图谱实现了不同的大脑分区策略。现有脑活动可视化技术无法自适应大脑分区,无法做到便捷地对全脑活动的数据进行可视化,更多情况下需要用户输入大量的信息,增加了用户使用的学习成本并且降低了便捷性。

技术实现思路

[0005]基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种基于脑图谱的脑活动时间序列三维可视化方法、装置、计算机设备和存储介质。
[0006]第一方面,本专利技术实施例提出一种基于脑图谱的脑活动时间序列三维可视化方法,所述方法包括:将获取的任意模态的脑活动时间序列规整为脑活动标准时间序列;基于所述脑活动标准时间序列从脑图谱库中匹配得到对应的脑分区图谱;将建立的三维大脑模型映射至所述脑分区图谱中,得到三维脑分区模型;将所述脑活动标准时间序列映射至所述三维脑分区模型中,得到三维脑分区可视化模型。
[0007]在一实施例中,所述将获取的任意模态的脑活动时间序列规整为脑活动标准时间序列包括:将所述脑活动时间序列的时间轴的单位调整为标准单位;将单位调整后的所述脑活动时间序列规整为关于时间和脑区数量的矩阵,得到所述脑活动标准时间序列。
[0008]在一实施例中,所述基于所述脑活动标准时间序列从脑图谱库中匹配得到对应的脑分区图谱包括:基于所述脑活动标准时间序列,确定脑区数量;从脑图谱库中匹配得到与所述脑区数量相等的脑分区图谱。
[0009]在一实施例中,所述将所述三维大脑模型映射至所述脑分区图谱中得到三维脑分区模型包括:获取所述三维大脑模型的顶点坐标或组成三角面的顶点坐标;基于所述顶点坐标或组成三角面的顶点坐标,将所述三维大脑模型映射至所述脑分区图谱中得到三维脑分区模型。
[0010]在一实施例中,所述将所述脑活动标准时间序列映射至所述三维脑分区模型中,得到三维脑分区可视化模型包括:获取所述脑活动标准时间序列中某一时刻的各脑区的活动数据以矩阵的形式映射到所述三维脑分区模型中各脑区的顶点;基于脑区活动水平与颜色的对应关系,对各脑区的顶点所对应的活动数据进行颜色赋值,以对所述三维脑分区模型的颜色渲染,得到所述三维脑分区可视化模型。
[0011]在一实施例中,所述将所述脑活动标准时间序列映射至所述三维脑分区模型中,得到三维脑分区可视化模型包括:基于所述脑活动标准时间序列,确定动态可视化刷新频率;基于所述动态可视化刷新频率,依次将时刻的各脑区的活动数据以矩阵的形式映射到所述三维脑分区模型中各脑区的顶点;基于脑区活动水平与颜色的对应关系,依次对各脑区的顶点所对应的活动数据进行颜色赋值,以对所述三维脑分区模型的颜色渲染,得到动态的所述三维脑分区可视化模型。
[0012]在一实施例中,所述将所述脑活动标准时间序列映射至所述三维脑分区模型中,得到三维脑分区可视化模型包括:获取所述三维脑分区模型中的感兴趣脑区;获取所述脑活动标准时间序列中某一时刻的所述感兴趣脑区的活动数据以矩阵的形式映射到所述三维脑分区模型中各脑区的顶点;基于脑区活动水平与颜色的对应关系,对各脑区的顶点所对应的活动数据进行颜色赋值,以对所述三维脑分区模型的颜色渲染,得到所述三维脑分区可视化模型。
[0013]第二方面,本专利技术实施例提出一种基于脑图谱的脑活动时间序列三维可视化装置,所述装置包括:规整模块,用于将获取的任意模态的脑活动时间序列规整为脑活动标准时间序列;匹配模块,用于基于所述脑活动标准时间序列从脑图谱库中匹配得到对应的脑分区图谱;映射模块,用于将建立的三维大脑模型映射至所述脑分区图谱中,得到三维脑分区模型;可视化模块,用于将所述脑活动标准时间序列映射至所述三维脑分区模型中,得到三维脑分区可视化模型。
[0014]第三方面,本专利技术实施例提出一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述处理器执行第一方面所述的步骤。
[0015]第四方面,本专利技术实施例提出一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,
所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面所述的步骤。
[0016]相比于现有技术,上述方法、装置、计算机设备和存储介质,通过将获取的任意模态的脑活动时间序列规整为脑活动标准时间序列,基于所述脑活动标准时间序列从脑图谱库中匹配得到对应的脑分区图谱,将建立的三维大脑模型映射至所述脑分区图谱中,得到三维脑分区模型,将所述脑活动标准时间序列映射至所述三维脑分区模型中,得到三维脑分区可视化模型。本专利技术能够支持支持多种模态的脑活动时间序列,且通过脑图谱库匹配得到对应的脑分区图谱能够便捷地对全脑活动的数据进行可视化。
附图说明
[0017]图1为一实施例中终端的结构示意图;图2为一实施例中基于脑图谱的脑活动时间序列三维可视化方法的流程示意图;图3为一实施例中脑活动时间序列规整方法的流程示意图;图4为一实施例中脑分区图谱匹配方法的流程示意图;图5为一实施例中三维脑分区模型建立方法的流程示意图;图6为一实施例中三维脑分区可视化模型渲染方法的流程示意图;图7为另一实施例中三维脑分区可视化模型渲染方法的流程示意图;图8为又一实施例中三维脑分区可视化模型渲染方法的流程示意图;图9为一实施例中基于脑图谱的脑活动时间序列三维可视化装置的模块连接示意图;图10为一实施例中计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
[0018]为了更清楚地说明本专利技术的实施例的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些示例或实施例,对于本领域的普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图将本专利技术应用于其他类似情景。除非从语言环境中显而易见或另做说明,图中相同标号代表相同结构或操作。
[0019]如本专利技术和权利要求书中所示,除非上下文明确提示例外情形,“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数,也可包括复数。一般说来,术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素,而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列,方法或者设备也可能包含其他的步骤或元素。
[0020]虽然本专利技术对根据本专利技术的实施例的装置中的某些模块做出了各种引用,然而,任何本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于脑图谱的脑活动时间序列三维可视化方法,其特征在于,所述方法包括:将获取的任意模态的脑活动时间序列规整为脑活动标准时间序列;基于所述脑活动标准时间序列从脑图谱库中匹配得到对应的脑分区图谱;将建立的三维大脑模型映射至所述脑分区图谱中,得到三维脑分区模型;将所述脑活动标准时间序列映射至所述三维脑分区模型中,得到三维脑分区可视化模型。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将获取的任意模态的脑活动时间序列规整为脑活动标准时间序列包括:将所述脑活动时间序列的时间轴的单位调整为标准单位;将单位调整后的所述脑活动时间序列规整为关于时间和脑区数量的矩阵,得到所述脑活动标准时间序列。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述脑活动标准时间序列从脑图谱库中匹配得到对应的脑分区图谱包括:基于所述脑活动标准时间序列,确定脑区数量;从脑图谱库中匹配得到与所述脑区数量相等的脑分区图谱。4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将建立的三维大脑模型映射至所述脑分区图谱中,得到三维脑分区模型包括:获取所述三维大脑模型的顶点坐标或组成三角面的顶点坐标;基于所述顶点坐标或组成三角面的顶点坐标,将所述三维大脑模型映射至所述脑分区图谱中得到三维脑分区模型。5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述脑活动标准时间序列映射至所述三维脑分区模型中,得到三维脑分区可视化模型包括:获取所述脑活动标准时间序列中某一时刻的各脑区的活动数据以矩阵的形式映射到所述三维脑分区模型中各脑区的顶点;基于脑区活动水平与颜色的对应关系,对各脑区的顶点所对应的活动数据进行颜色赋值,以对所述三维脑分区模型的颜色渲染,得到所述三维脑分区可视化模型。6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述脑活动标准时间序列映射至所...

【专利技术属性】
技术研发人员:张军阳王志超王辰郑若楠张瑜蒋田仔
申请(专利权)人:之江实验室
类型:发明
国别省市:

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