基于贝叶斯理论和图论的大脑结构网络构建及运动系统可塑性研究

发布时间：2020-10-19 19:32

　　 在外部情况的影响下不断改变脑神经系统结构和功能的能力称为脑的可塑性。目前随着脑科学和大数据人工智能等技术的发展,人类对大脑的探索更加深入,这也使得脑可塑性越来越成为科学家们研究的热点问题之一。运动员由于自身的特殊性,每天需要进行大量的训练和学习,因此为脑可塑性的研究提供了良好的载体和样本。目前在国内外研究中,很少有针对运动员的研究,本文主要以运动员磁共振结构数据和弥散张量数据为载体,采用基于贝叶斯统计的概率追踪方法建立数学模型,并用基于图论的方法构建结构网络,对结构相关指标进行计算和分析,建立大脑结构小世界网络,探索训练引起的脑可塑性变化,从系统水平上为揭示运动员的脑可塑性机制提供新的启示。主要工作如下:1.计算了基于体素的形态学测量法灰质体积和皮层厚度,探索运动员和普通人在大脑灰质体积上和皮层厚度上可塑性特征,结果表明在小脑、左侧顶叶和左侧扣带回上,运动员的灰质体积大于普通人的灰质体积。另外将灰质体积的结果计算了左右脑的结构协变,与概率追踪得到的纤维结合起来,发现运动员和普通人左右脑都具有高度的相关性。2.基于贝叶斯理论,应用概率性追踪方法追踪白质纤维,重建大脑的纤维分布,并计算各向异性分数,为后续建立结构网络以及小世界网络打下基础。使用双样本t检验寻找运动员和普通人在脑白质纤维上的差异,包括但不限于纤维强度,纤维分布等。结果表明在运动相关脑区得到了显著性差异,且左右脑呈现出了一定的对称性。3.根据之前计算得到的指标FA建立结构网络小世界模型,利用图论模型寻找运动员在大脑结构网络上和普通人的差异。结果表明运动员和普通人脑网络都呈现明显的小世界属性,在小世界拓扑属性、聚类系数和局部效率上,运动员比普通人有明显的升高,意味着运动员脑区之间的聚合程度更紧密,脑网络容错性更强。在局部拓扑指标上,在中央前回、丘脑、距状裂周围皮层、顶下缘角回、颞中回等区域的节点最短路、节点效率和节点度有显著升高;在顶下缘角回和颞中回的节点度有显著下降,这些上升和下降都与运动员长时间训练有关,脑可塑性得到进一步验证。
【学位单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：O157.5
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 磁共振成像简介
        1.1.1 功能磁共振成像
        1.1.2 弥散张量成像
    1.2 运动员脑可塑性简介
    1.3 计算方法简述
        1.3.1 基于体素的形态学测量法
        1.3.2 皮层厚度
        1.3.3 概率追踪
    1.4 本文选题与研究内容安排
第二章 大脑结构网络的构建方法
    2.1 基于体素的形态学测量法
        2.1.1 基本方法
        2.1.2 基本步骤
    2.2 基于弥散张量成像的白质纤维束追踪
        2.2.1 弥散的概念
        2.2.2 弥散张量及其计算
        2.2.3 脑白质纤维确定性追踪基本原理与方法
        2.2.4 脑白质纤维概率性追踪基本原理与方法
    2.3 脑网络分析方法
        2.3.1 基于DTI的结构网络
        2.3.2 基于图论的小世界网络
    2.4 本章小结
第三章 运动员大脑运动系统结构网络分析
    3.1 材料与方法
        3.1.1 实验对象
        3.1.2 图像数据采集
        3.1.3 数据处理
    3.2 统计分析
        3.2.1 VBM灰质体积差异脑区
        3.2.2 DTI追踪结果
        3.2.3 结构小世界属性比较
    3.3 结果讨论
    3.4 本章小结
第四章 总结和展望
    4.1 本文总结
    4.2 前景展望
致谢
参考文献
攻读硕士期间取得的成果

【参考文献】

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本文编号：2847627