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fMRI血液动力学响应模型的参数敏感性分析及优化

【摘要】功能磁共振成像(f MRI)是近几年来研究大脑功能的主要手段,要探究f MRI数据与神经活动的关系,研究血液动力学响应函数模型是关键。由Cohen提出的gamma函数形式的血液动力学响应函数,可以描述相应的响应现象,然而由于在实验数据拟合时未考虑参数间的耦合作用,导致得到的函数模型在求解精度和拟合效果上都并非最优。针对该问题,本研究利用参数敏感度分析和遗传算法相结合的方法,对3参数gamma函数形式的血液动力学响应函数进行整体和全局的优化。首先通过拉丁超立方抽样和spearman秩相关分析理论结合的方法,对该模型中的材料参数进行参数敏感度分析,得出参数敏感度相当的合理取值范围。将该取值范围作为初始搜索区间,结合遗传算法理论对各个参数进行全局最优搜索,结果即为考虑各个参数相互耦合变化的优化值。优化后的模型能较好地描述和预测血液动力学响应函数。该结果较Cohen的模型在拟合效果和实验预测精度上有一定的提高。

【关键词】

14 5页 生物医学工程研究 2017年04期 免费 知网

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