大鼠大脑结构网络的构建与研究

发布时间：2017-08-12 20:00

  本文关键词：大鼠大脑结构网络的构建与研究

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【摘要】：大脑结构与功能的研究具有十分重要的意义。磁共振成像技术作为一种无创、无辐射的成像技术,广泛运用于大脑结构与功能的研究。而复杂网络分析,作为一种日益成熟的技术,能够从一个整体对大脑的结构与功能进行分析,从而分析大脑中各部分之间的连接情况。本研究旨在制作并分析大鼠大脑的结构网络。为此,我们采集了152只野生型大鼠的T2像数据,将图像分割、配准到同一空间,然后利用基于独立成分分析(independent component analysis, ICA)的方法,通过计算各IC之间的偏相关系数,得到了大鼠大脑的IC网络,并分析了该网络的性质,如小世界性与社区结构。我们还绘制了20个感兴趣区域(region of interests, ROI)的种子点,计算了这些种子点在全脑的相关系数图像,并与社区结构进行了对照。研究发现,大鼠大脑的IC网络具有小世界性,并且能够分割成具有意义的5个社区。通过观察种子点相关系数图像,可以发现与社区结构相对应的一些结构特征。这些结果提示我们,大鼠大脑能够构建具有一定生物学意义的结构网络。
【关键词】：大脑结构 磁共振成像 网络分析
【学位授予单位】：中国科学院研究生院(武汉物理与数学研究所)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：Q42;O157.5
【目录】：

• 致谢4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 绪论9-11
• 1.1 磁共振成像原理与背景9
• 1.2 大脑结构与功能网络的构建与分析9-10
• 1.3 研究目的10-11
• 第二章 基于磁共振成像的大脑结构检测11-16
• 2.1 磁共振成像在大脑研究中的应用11-15
• 2.1.1 磁共振结构成像11-13
• 2.1.2 磁共振功能成像13-15
• 2.2 基于体素的形态测量学方法15
• 2.3 小结15-16
• 第三章 复杂网络分析及其在大脑结构分析中的应用16-26
• 3.1 复杂网络分析简介16-22
• 3.1.1 复杂网络简介16-17
• 3.1.2 复杂网络模型17-18
• 3.1.3 复杂网络的特性18-22
• 3.2 复杂网络分析在大脑结构与功能分析中的应用22-24
• 3.2.1 大脑结构网络的构建与分析22-23
• 3.2.2 大脑功能网络的构建与分析23-24
• 3.3 总结24-26
• 第四章 大鼠大脑T2结构像的采集与预处理26-31
• 4.1 材料和方法26-27
• 4.1.1 动物准备与处理26
• 4.1.2 成像数据采集26
• 4.1.3 使用SPM8对T2数据进行预处理26-27
• 4.2 结果与分析27-30
• 4.2.1 去除大脑外多余组织27-28
• 4.2.2 DARTEL配准结果28-29
• 4.2.3 平滑与旋转结果29-30
• 4.3 讨论与小结30-31
• 第五章 大鼠大脑结构网络的分析31-36
• 5.1 材料与方法31-32
• 5.1.1 构建大鼠大脑结构网络31
• 5.1.2 小世界性的计算31-32
• 5.1.3 社区结构的计算32
• 5.2 结果与分析32-35
• 5.2.1 网络矩阵图32-33
• 5.2.2 小世界性33
• 5.2.3 社区结构33-35
• 5.3 讨论与小结35-36
• 第六章 大鼠大脑种子点相关图的构建与分析36-53
• 6.1 材料与方法36-37
• 6.1.1 图像的预处理36
• 6.1.2 种子点图像的绘制36
• 6.1.3 计算基于种子点的相关系数图像36-37
• 6.2 结果与分析37-53
• 6.2.1 各种子点的位置37-45
• 6.2.2 相关系数图像45-53
• 第七章 讨论与小结53-54
• 第八章 总结54-55
• 8.1 总结54
• 8.2 研究的局限性及展望54-55
• 参考文献55-58
• 作者简介及在学期间发表的学术论文与研究成果58

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 方富贵;;图论的算法和应用研究[J];计算机与数字工程;2012年02期

2 段志生;;图论与复杂网络[J];力学进展;2008年06期

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 李恒;基于MR扩散张量成像的图像配准算法研究[D];郑州大学;2013年

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本文编号：663348