【技术实现步骤摘要】
本专利技术实施例涉及神经影像，涉及一种使用跨物种皮层脑区、皮下核团和纤维束对感兴趣区域的亚区同源性进行比较的方法，具体是一种基于灰质脑区和纤维束的脑区同源性跨物种比较方法。
技术介绍
1、脑疾病是影响大脑、脊髓或神经系统的疾病，包括脑卒中、帕金森病、阿尔茨海默病、脑膜炎等。这些疾病可能导致认知功能下降、运动障碍、情绪问题等，严重时甚至会危及患者的生命。因此，预防和治疗脑疾病对于保障人们的健康和提高生活质量至关重要。及早发现和干预脑疾病，采取合理的治疗措施，可以有效减轻患者的痛苦，延缓疾病的进展，提高患者的生活质量。
2、研究发现，诸多脑疾病与特定脑区的亚区之间存在着密切的关联。大脑的不同区域具有不同的功能特征，而这些区域又可以进一步分为多个亚区，每个亚区可能在特定的认知、情绪或运动功能中发挥着特定的作用。
3、脑疾病动物模型在基础研究和临床前研究中具有不可替代的作用。它可以帮助我们理解疾病机制，包括病理生理变化、神经元损伤和修复过程等；模拟人类疾病的特征，理解疾病的发生和发展；评估治疗效果，测试新药物和治疗方法的安全性和有效性。出于伦理考虑，在某些情况下，直接在人类身上进行实验是不道德或不可行的。使用动物模型可以在遵循伦理规范的前提下，进行必要的科学研究。
4、跨物种研究大脑对于深入理解大脑结构、功能和行为的机制以及推动神经科学领域的发展至关重要。研究表明，在灵长类动物进化过程中，脑区的皮层体积变化以及脑区之间功能连接的变化可能提供了如语言、工具使用等人类特异性功能的结构基础，灵长类动物的结构
5、通常情况下，进行跨物种比较脑区同源性研究需要首先以物种间的先验同源脑区作为参考。目前已有大量研究公开了广泛认可的不同物种间同源脑区。然而，如何对特定脑区进行细分以及跨物种比较其亚区的同源性，目前尚缺乏严格的标准。此外，一些研究表明，白质纤维束可以作为同源性比较的标准，但少有研究将亚区与灰质脑区的结构连接和与皮层下纤维束的结构连接作为整体特征进行比较。
技术实现思路
1、为实现上述问题，本专利技术的技术方案如下：本专利技术旨在提出一种基于灰质脑区和纤维束的脑区同源性跨物种比较方法，包括获取不同物种的标准大脑磁共振数据并对其进行预处理、感兴趣区域提取和划分脑区、计算每个亚区与灰质脑区的连接指纹、计算每个亚区与纤维束的连接指纹、跨物种同源性比较和同源性的验证。
2、所述获取不同物种的标准大脑磁共振数据并对其进行预处理，分别对不同物种的标准大脑磁共振数据的t1w像、fmri像和dti图像进行预处理，得到预处理后的结构像数据、功能像数据和弥散加权像数据；
3、所述感兴趣区域提取和划分脑区，从不同物种的标准脑模板上提取对应的感兴趣区域(roi)并应用概率纤维追踪和聚类方法对该区域进行划分，得到不同物种感兴趣区域的脑区划分结果；
4、所述计算每个亚区与灰质脑区的连接指纹，构建皮层脑区和皮下核团在不同物种中对应的的同源图谱，应用概率纤维追踪获得不同物种感兴趣区域的亚区到全脑的结构连接，在群组水平筛选物种内有效连接，提取每个亚区与灰质脑区的连接指纹；
5、所述计算每个亚区与纤维束的连接指纹，提取不同物种共有的纤维束作为模板，基于概率纤维追踪得到每个亚区基于体素的纤维跟踪图，计算感兴趣区域各个亚区与每条纤维束的连接概率值，在群组水平筛选物种内有效连接，提取每个亚区与纤维束的连接指纹；
6、所述跨物种同源性比较，将感兴趣区域各亚区与灰质脑区的连接指纹和与纤维束的连接指纹作为特征输入，计算不同物种各亚区之间的相似性或者差异性度量并进行评分，评分得分作为同源性比较准则。
7、所述跨物种同源性验证，基于功能像数据计算不同物种各个亚区到全脑的功能连接，将同源亚区的全脑功能连接模式进行比较，物种之间功能连接模式是否一致作为本方法可靠性的验证。
8、进一步地，所述获取不同物种的标准大脑磁共振数据并对其进行预处理，采用不同物种的标准大脑磁共振数据，包括结构t1w像、功能fmri像和弥散加权像dti图像；所述数据预处理过程具体为对t1w结构像进行去噪、配准、去脑壳、脑组织分割等；对fmri功能像进行运动校正、空间标准化、平滑、信号提取、归一化等；对扩散磁共振数据dti图像进行去噪、配准、矫正、提取脑组织以及扩散张量拟合；
9、进一步地，所述提取对应的感兴趣区域和划分脑区，主要从不同物种的标准脑模板上提取对应的感兴趣区域(roi)并对该区域进行划分，流程主要包括：：
10、a)确定待研究的感兴趣区域(roi)，分别从不同物种的标准脑模板上提取对应的区域；
11、b)将提取的感兴趣区域与扩散空间进行配准对齐，创建感兴趣区域种子点的模板mask，对于mask中的每个体素，使用概率纤维追踪来估计连接概率，得到每个体素与全脑体素的连接矩阵；
12、c)对感兴趣区域中每个体素处的全脑连接矩阵进行降采样，形成roi内体素连接矩阵am×n(roi内体素数为m，全脑体素数为n)；
13、d)计算mask中所有体素的全脑连接矩阵之间的互相关矩阵am×m，并用于脑区自动划分；
14、e)对上述互相关矩阵使用聚类方法，将体素相似度更高的聚类在一起形成2-10个分组并计算不同分组的聚类指标(轮廓系数sc、误差平方和sse)，选取聚类指标最优解k作为该感兴趣区域在不同物种的划分，分别获得不同物种感兴趣区域的k亚区划分结果；
15、进一步地，所述的计算每个亚区与灰质脑区的连接指纹中，主要流程包括：
16、a)根据已有的标准脑图谱构建灰质脑区(包括皮层脑区和皮下核团)在不同物种中一一对应的的同源图谱；
17、b)分别对不同物种的每个亚区使用基于全脑的概率纤维追踪，对其进行标准化、去噪、去除假阳性等处理，获得不同物种各亚区到全脑的结构连接；
18、c)将全脑结构连接以同源图谱为模板，取个体的亚区到灰质脑区的结构连接平均值作为感兴趣区域各亚区到该脑区的连接强度，得到个体水平感兴趣区域各亚区到皮层脑区和皮下核团的连接指纹；
19、d)对上述个体水平的连接指纹进行平均，获得基于群组的每个亚区与灰质脑区的连接指纹；
20、e)对个体水平的亚区与灰质脑区的连接指纹进行群组水平筛选，获得物种内有效的连接作为特征，依据筛选结果提取每个亚区与灰质脑区的连接指纹；
21、进一步地，所述的计算每个亚区与纤维束的连接指纹中，主要流程包括：
22、a)根据不同物种共有的纤维束作为跨物种比较的基础，分别对不同物种重建每条纤维束，在mni空间构建每个纤维束的掩膜mask后配准到个体获得个体纤维束的mask；
23、b)使用概率纤维追踪得到每个亚区基于体素的纤维跟踪图本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于灰质脑区和纤维束的脑区同源性跨物种比较方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于灰质脑区和纤维束的脑区同源性跨物种比较方法，其特征在于，所述获取不同物种的标准大脑磁共振数据并对其进行预处理，采用不同物种的标准大脑磁共振数据，包括结构T1w像、功能fMRI像和弥散加权像DTI图像；所述数据预处理过程具体为对T1w结构像进行去噪、配准、去脑壳、脑组织分割等；对fMRI功能像进行运动校正、空间标准化、平滑、信号提取、归一化等；对扩散磁共振数据DTI图像进行去噪、配准、矫正、提取脑组织以及扩散张量拟合。
3.根据权利要求1所述的一种基于灰质脑区和纤维束的脑区同源性跨物种比较方法，其特征在于，所述提取对应的感兴趣区域和划分脑区，主要从不同物种的标准脑模板上提取对应的感兴趣区域(ROI)并对该区域进行划分，流程主要包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于灰质脑区和纤维束的脑区同源性跨物种比较方法，其特征在于，所述灰质脑区连通性计算，包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于灰质脑区和纤维束的脑区同源性跨物种比较
6.根据权利要求4和权利要求5所述的对个体水平的连接指纹在群组水平上进行筛选，其特征在于，在群组水平上分别对不同物种各个亚区的连接指纹进行统计，对个体水平的连接指纹进行二值化处理，取群组水平的连接指纹平均值，得到组概率，筛选物种组概率大于0.6的连接指纹作为特征。
7.根据权利要求1所述的一种基于灰质脑区和纤维束的脑区同源性跨物种比较方法，其特征在于，跨物种同源性比较准则，将权利要求6中得到的感兴趣区域各个亚区与灰质脑区的连接指纹和与纤维束的连接指纹作为特征输入，计算不同物种各亚区之间的相似性或者差异性度量并进行评分，评分得分作为同源性比较准则。
8.根据权利要求1所述的一种基于灰质脑区和纤维束的脑区同源性跨物种比较方法，其特征在于，跨物种同源性的验证，基于功能像数据计算不同物种各个亚区到全脑的功能连接，将不同物种的同源亚区全脑功能连接模式进行比较，物种之间功能连接模式是否一致作为本方法可靠性的验证。
...【技术特征摘要】
1.一种基于灰质脑区和纤维束的脑区同源性跨物种比较方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于灰质脑区和纤维束的脑区同源性跨物种比较方法，其特征在于，所述获取不同物种的标准大脑磁共振数据并对其进行预处理，采用不同物种的标准大脑磁共振数据，包括结构t1w像、功能fmri像和弥散加权像dti图像；所述数据预处理过程具体为对t1w结构像进行去噪、配准、去脑壳、脑组织分割等；对fmri功能像进行运动校正、空间标准化、平滑、信号提取、归一化等；对扩散磁共振数据dti图像进行去噪、配准、矫正、提取脑组织以及扩散张量拟合。
3.根据权利要求1所述的一种基于灰质脑区和纤维束的脑区同源性跨物种比较方法，其特征在于，所述提取对应的感兴趣区域和划分脑区，主要从不同物种的标准脑模板上提取对应的感兴趣区域(roi)并对该区域进行划分，流程主要包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于灰质脑区和纤维束的脑区同源性跨物种比较方法，其特征在于，所述灰质脑区连通性计算，包括：
5.根据权利要求1所述的一...
【专利技术属性】
技术研发人员：程禄祺，王倩，陆晓婷，魏逸帆，陈洪波，
申请(专利权)人：桂林电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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