基于图论的阿尔茨海默病动态脑网络拓扑属性研究

发布时间：2021-09-28 04:48

　　阿尔茨海默病（Alzheimer disease,AD）是一种神经退行性疾病,其病因尚未明确,是一种世界性难题,复杂网络与图论方法的结合使得从全脑分析成为可能。由于大脑的复杂性,对大脑的量化和测量仍然是初步的。针对AD异常脑网络及脑区的检测这一关键问题,本文从AD患者和健康对照者的动态功能脑网络出发,研究脑网络的动态变化,主要工作如下:第一,提出了一种基于局部效率的异常脑网络检测算法。首先利用组信息引导的空间独立成分分析（Group Information Guided ICA,GIG-ICA）算法识别空间独立成分,确定脑网络;其次,利用滑动窗口技术以及k-means算法分析动态脑网络的聚类状态;最后,通过每一个状态下动态脑网络的局部效率的异常,找到发生异常的功能脑网络。研究结果表明,对于AD组与健康对照组,利用GIG-ICA算法分别得到33个独立成分以及30个独立成分,最终确立12个具有生理意义的功能脑网络,包括感觉运动网络、后突显网络、默认模式网络、右执行控制网络、基底节网络、高视觉网络、视觉空间网络等,通过k-means聚类算法得到六种聚类状态,两组数据聚类状态发生明显改变,通过... 

【文章来源】：曲阜师范大学山东省

【文章页数】：54 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

滑动窗口原理图

AD组前四个独立成分健康对照组前4个独立成分对应的空间图谱与对应的时间序列如图3.4所示

HC组前四个独立成分

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3411273