基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
目的:针对目前缺少对脑肿瘤患者客观的认知损伤评价标准,本文提出基于静息态功能磁共振数据的脑复杂度分析方法。方法首先对24位肿瘤患者与18位健康志愿者的BOLD-fMRI图像分别进行预处理,再求取全脑平均样本熵值及全脑体素样本熵图,然后求取以肿瘤部位为感兴趣区域( region of interest, ROI)的功能连接和互样本熵值对比分析。结果健康志愿者样本熵值明显高于肿瘤患者( F=15?907,P=0?000),互样本熵值与功能连接呈负相关关系,并且左额或左颞有脑肿瘤的患者在左额、左颞、楔叶的功能脑区与健康志愿者相比有明显差异,该研究结果与临床诊断数据较为一致。结论提出一种基于样本熵的脑复杂度分析方法,发现肿瘤会影响大脑的复杂度,肿瘤级别升高导致大脑复杂度的降低,该方法所得结果能够作为评定肿瘤级别的量化参数之一。
推荐文章
阿尔兹海默症fMRI信号复杂度分析
阿尔兹海默症
轻度认知功能障碍
功能磁共振影像
排列熵
复杂度
脑肿瘤患者认知异常的静息态脑功能成像研究
静息态功能磁共振成像
局部一致性影像
低频振幅影像
复杂度算法在脑功能影像处理中的应用
fMRI
复杂度
局部一致性
样本熵
赫斯特指数
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 脑肿瘤患者大脑复杂度的fMRI研究
来源期刊 北京生物医学工程 学科 医学
关键词 样本熵 互样本熵 复杂度 rs BOLD-fMRI
年,卷(期) 2015,(5) 所属期刊栏目 论著
研究方向 页码范围 441-446,453
页数 7页 分类号 R318.04
字数 4613字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-3208.2015.05.01
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 钱志余 南京航空航天大学自动化学院 179 706 12.0 16.0
2 陶玲 南京航空航天大学自动化学院 55 260 8.0 13.0
3 张雅檬 南京航空航天大学自动化学院 3 5 2.0 2.0
4 武江芬 南京航空航天大学自动化学院 6 39 3.0 6.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (20)
共引文献  (23)
参考文献  (16)
节点文献
引证文献  (3)
同被引文献  (5)
二级引证文献  (0)
1991(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1992(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1997(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1999(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2000(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2001(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2002(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2003(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2004(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2005(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2007(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2008(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2010(5)
  • 参考文献(4)
  • 二级参考文献(1)
2011(7)
  • 参考文献(5)
  • 二级参考文献(2)
2012(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2013(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2014(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2015(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2018(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2019(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
样本熵
互样本熵
复杂度
rs BOLD-fMRI
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
北京生物医学工程
双月刊
1002-3208
11-2261/R
16开
北京安定门外安贞医院
1981
chi
出版文献量(篇)
2829
总下载数(次)
13
总被引数(次)
15960
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导