Time Slice Analysis Method Based on OTCA Used in fMRI Weak Signal Function Extraction

The original temporal clustering analysis (OTCA) is an effective technique for obtaining brain activation maps when the timing and location of the activation are completely unknown, but its deficiency of sensitivity is exposed in processing brain activation signal which is relatively weak. The time slice analysis method based on OTCA is proposed considering the weakness of the functional magnetic resonance imaging (fMRI) signal of the rat model. By dividing the stimulation period into several time slices and analyzing each slice to detect the activated pixels respectively after the background removal, the sensitivity is significantly improved. The inhibitory response in the hypothalamus after glucose loading is detected successfully with this method in the experiment on rat. Combined with the OTCA method, the time slice analysis method based on OTCA is effective on detecting when, where and which type of response will happen after stimulation, even if the fMRI signal is weak.

研究OCTA在糖尿病视网膜病变的临床应用

目的分析OCTA在糖尿病视网膜病变的临床应用。方法选取自2018年1月至2020年1月于本院治疗的糖尿病视网膜病变患者50例,按照患者检查方式的不同分为对照组和观察组,对比两组患者治疗后的临床特征变化、检查准确率、灵敏度以及特异度。结果 (1)对比两组患者检查准确率:实验数据表明,观察组患者检查准确率明显高于对照组患者,两组患者之间数据对比具有统计学意义(P<0.05)。(2)对比两组患者灵敏度以及特异度:实验数据表明,观察组患者灵敏度以及特异度明显高于对照组患者,两组患者之间数据对比具有统计学意义(P<0.05)。(3)对比患者治疗前后临床特征变化:实验数据显示,患者治疗后临床特征表现明显优于治疗前,数据对比具有统计学意义(P<0.05)。结论 OCTA是临床广泛使用于检查糖尿病视网膜病变早期的检查方式,具有较高的灵敏度以及特异度、诊断准确率,更有利于临床诊断治疗患者,值得广泛应用。

用于功能核磁共振数据处理的IAM方法

本文提出了一种用于核磁共振数据统计处理的灰度平均法 (intensityaveragemethod,IAM) ,该方法可在大脑反应完全未知的情况下 ,检测经过某些刺激时大脑何时出现反应、这些反应将持续多长时间 ,反应趋势如何 ,并且可以检测出不同样本在相同刺激下反应的差异。同OTCA和MTCA统计方法相比较 ,该方法算法简洁、计算量小、计算速度快、原始数据可不经过预处理 ,而且可以在没有任何经验知识的情况下 ,得到不同类型人对某种相同刺激的不同敏感程度。

用于功能核磁共振数据处理的TCA方法

本文详细讨论了两种基于数据统计的时间簇分析 (TCA)方法 ,该方法将连续采集的多幅功能核磁共振数据一次性整体处理 ,其中OTCA统计像素中最大值的个数 ,MTCA统计的是像素中所有最大值的灰度累加和 ,两种方法均可有效地计算得出脑功能活动发生变化的起始时间和持续时间 ,该方法具有算法简洁、易于实现、计算量小、计算结果物理意义明显等特点。此外 ,本文在分析、讨论两种TCA算法局限性、给出算法提出者的实验结果的同时 ,还给出了本文作者的实验结果 ,实验效果明显。

改进的时间簇分析方法和时间簇分析方法对针刺合谷的fMRI功能数据的分析研究

目的:验证改进时间簇分析方法处理全脑数据的有效性。方法:利用SPM2软件把大脑分割成灰质、白质和脑脊液,处理数据时只考虑灰质里的像素。分别用时间簇分析方法和改进的时间簇分析方法处理同一组针刺合谷的全脑数据,得到两种方法处理的每个被试的时间簇分析曲线和所有被试的时间簇的平均曲线。结论:改进的时间簇分析方法的灵敏度比时间簇分析方法的灵敏度有了明显的提高。