本文讲述了在功能磁共振成像（fMRI）数据处理过程中，特别是针对局部脑损伤患者数据的处理方法。传统的fMRI数据空间预处理中，个体图像到标准空间的归一化一般采用基于强度最小化的自动归一化方法。该方法通过最小化源图像与模板之间强度值的差异来进行图像变换，目的是将不同个体的脑影像数据调整到同一标准空间内，便于后续的比较和分析。
然而，当处理的fMRI数据存在明显的脑结构局灶异常时，比如脑部肿瘤或者脑损伤等，这种传统的基于强度最小化的归一化方法就可能产生问题。由于异常病灶区与标准模板的不匹配，归一化算法可能会导致图像发生严重的扭曲和变形。这种扭曲和变形会造成数据失真，同时也会对功能激活区的定位造成错误。特别是在局部脑损伤的情况下，病灶区域的不匹配会极大地影响归一化质量，从而影响到脑功能区定位的准确性。
为了克服传统归一化方法在处理局部脑损伤fMRI数据时存在的缺陷，本文提出了一种基于代价函数掩模（Cost Function Masking, CFM）的方法。该方法的基本思想是在归一化处理之前，对病灶区使用一个代价函数掩模来“屏蔽”或“掩盖”。这样，在进行标准模板归一化处理时，就可以减少或避免因病灶区与模板不匹配而产生的图像扭曲和变形。
为了验证该方法的有效性，作者以4例顶叶主运动区有明显脑结构异常的患者为研究对象，通过fMRI数据手动功能评价，对这些数据进行了处理。这4例患者的脑损伤类型包括2例脑膜瘤和2例脑胶质瘤。研究方法是首先使用代价函数掩模法对病灶区进行掩模处理，然后再进行标准模板的归一化处理。归一化处理后的数据，利用SPM软件进行分析以评估脑激活区。
实验结果表明，应用代价函数掩模法的归一化方法可以有效减少局部脑损伤fMRI数据在归一化过程中的扭曲问题，提高脑功能区定位的准确性，使得数据处理的结果更加符合脑病理情况下脑区活动的真实情况。这一结果具有重要的临床意义，因为它有助于改善脑损伤患者的脑功能定位准确性，为诊断和治疗规划提供更为精确的影像学依据。
关键词部分提及了归一化、fMRI、局灶异常和代价函数掩模，这些都是本研究的核心概念。通过归一化方法，研究人员可以对脑影像数据进行标准化处理，使得来自不同个体的脑影像数据可以在统一的标准空间内进行比较。fMRI是一种能够显示大脑活动的技术，常用于研究大脑结构与功能的关系。局灶异常指的是大脑中局部区域的异常，如肿瘤或损伤，这些异常可能影响大脑的正常功能。而代价函数掩模是本研究所提出的一种处理方法，通过特定的掩模算法来减少因局灶异常对归一化的影响。
总结来说，本文介绍了一种特别适用于局部脑损伤患者的功能磁共振成像数据处理方法。通过使用代价函数掩模法，有效地减少了图像扭曲和变形，提高了脑功能区定位的准确性。该技术对于脑损伤的医学影像分析具有重要的参考价值。
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