面向脑核磁共振识别运动任务的门控循环单元方法
目的 在脑科学领域,已有研究借助脑功能核磁共振影像数据(functional magnetic resonance imaging,fM-RI)探索和区分人类大脑在不同运动任务下的状态,然而传统方法没有充分利用fMRI数据的时序特性.对此,本文提出基于fMRI数据计算的全脑脑区时间信号(time course,TC)的门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)方法(TC-GRU)进行运动任务分类.方法 基于HCP(human connectome project)数据集中的100个健康被试者在5种运动任务中分两轮采集的1000条fMRI数据,对每种运动任务计算每个被试者在各脑区(共360个脑区)的时间信号;使用10折交叉验证方案基于训练集和验证集训练TC-GRU模型,并用构建好的模型对测试集进行测试,考察其对5种运动任务的分类能力,其中TC-GRU在各时刻的输入特征为全脑脑区在对应时刻的TC信号幅值,通过这样的方式提取全脑脑区在整个时间段的时序特征.同时,为了展示使用TC-GRU模型可挖掘fMRI数据中更丰富的信息,设计了多个对比实验进行比较,利用长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)、图卷积网络(graph con-volutional network,GCN)和多层感知器(multi-layer perceptron,MLP)基于全脑脑区时间信号进行运动任务分类,以及利用MLP基于由fMRI数据估计的脑功能连接进行运动任务分类.此外,考察了先验的特征选择对分类效果的效应.结果 基于全脑脑区时间信号的TC-GRU模型在运动任务中的分类准确率最高,为94.51％ ±2.4％,其次是基于全脑脑区时间信号的LSTM模型,准确率为93.73％ ±2.67％.基于全脑脑区时间信号利用MLP进行分类,有先验和无先验的特征选择准确率分别为92.75％ ±2.59％和92.04％ ±7.15％,比基于全脑脑区时间信号的GCN(准确率为87.14％ ±3.73％)和基于脑功能连接利用MLP进行分类(有先验和无先验的特征选择准确率分别为72.47％ ±4.47％ 和61.49％ ±9.97％)表现更好.结论 TC-GRU模型可挖掘脑fMRI数据中丰富的时序信息,非常有效地对不同的运动任务进行分类.
脑功能核磁共振成像、全脑脑区时间信号、功能连接、门控循环单元(GRU)、多层感知器(MLP)、运动任务分类
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金;国家自然科学基金;山西省留学人员科技活动择优资助项目;山西省工程项目
2023-02-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共12页
589-600
