模型驱动的fMRI BOLD信号的非线性分析：生物物理模型，生理学状态和脑活动分布

本研究的目的是构建基于生物物理学模型的fMRI图像处理框架。血液动力学响应的描述对于fMRI的图像处理是最基本的，然而现有的处理方法（SPM，AFNI等）主要是基于经验性描述性的血液动力学响应方程，这种方法的缺点在于不能探查与神经活动直接相关的血流，血容积和去氧血红蛋白等生理状态的变化，以及大脑生理状态各类参数信息。我们的研究是采用血液动力学响应的生物物理模型作为约束条件，通过几何偏微分方程的局部弱形式非线性解理论，将系统参数形变模型，状态变化模型以及多时间标度特性统一在一个计算框架下。通过对真实实验范式和赝实验范式下，系统状态与模型参数的非线性联合估计，结合参数统计技术，不仅能够获得脑激活图，而且能够获得传统的分析方法所得不到的脑的系统和参数信息。该研究将脑活动分布探测与生理学信息反演结合起来，对于揭示大脑的生理、病理学机制具有重要的意义。