虚拟数字脑软件平台的研究与开发

目的:为脑科学和类脑人工智能提供一个软件研究平台。方法:首先,基于预处理后的静息态功能磁共振数据和因果连接法构建因果连接网,利用最小均方误差算法获得节点神经活动预测模型中的回归系数。然后,基于因果连接网和预测模型构建虚拟数字脑。最后,在VC++12.0开发环境下,利用C/C++编程语言开发出能实现虚拟数字脑各项功能的软件包。结果:同欧洲的虚拟大脑软件平台相比,该软件包操作简单,可用于脑科学和类脑人工智能的研究。结论:初步的实践结果证明了该软件在脑科学研究中的有效性和实际应用价值。

一种改进的脑白质纤维束连续跟踪算法

目的:改进脑白质纤维束连续跟踪算法,提高纤维束跟踪的连续性和准确性。方法:使用山东第一医科大学第二附属医院影像科和国际人脑连接组共享数据库网站提供的弥散张量图像对算法进行验证。首先,对磁共振弥散张量图像进行中值滤波和高斯平滑滤波,去除噪声对纤维束连续跟踪算法的影响,利用脑模板消除颅骨对后续跟踪的影响。然后,利用最小二乘法获得每一个体素的弥散张量和各向异性指数。最后,从各向异性指数大于阈值的起始体素开始,利用跟踪编辑技术和基于弥散熵的线性跟踪方法完成纤维束连续跟踪。结果:同传统的纤维束连续跟踪算法相比,本研究提出的算法能得到更连续、更准确的跟踪结果,算法具有较好的抗噪声能力和较强的鲁棒性。结论:改进的纤维束跟踪方法可以应用于脑结构网构建以及脑疾病的研究。