摘要

目的:应用ApEn表示信号复杂度,探讨头动相关噪声对大脑静息态fMRI信号复杂度的影响,以使rfMRI信号复杂度更准确地反映大脑认知能力。方法:计算"WU-Minn HCP"所提供38个个体两期(REST1,REST2)rfMRI的"原始数据""预处理后的数据""预处理后再经FSL+FIX降噪后的数据"的ApEn,将其按头动幅度从小到大编号排序得到FD-ApEn曲线,从1开始取连续7组数据计算标准差(1-7,2-8,…,70-76)得到FD-SD曲线。结果:原始数据(UNPROC)的FD-ApEn曲线随头动幅度的增加有下降的趋势,其FD-SD曲线在FD大于0.6后有上升的趋势。FSL+FIX的...

  • 单位
    上海市徐汇区中心医院; 上海大学; 中国科学院

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