基于随机神经网络集群的功能磁共振成像研究

发布时间：2020-12-15 05:32

　　人类大脑是一切活动的指挥中心,因此理解大脑的结构和功能是十分有意义的。脑科学研究中功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI)技术得到了广泛应用,防止和治疗大脑疾病提供了可靠的依据。神经网络属于机器学习中进行模型识别的有效工具,它是由人的大脑演变而来的,能够实现非常强的非线性映射功能。本文基于静息态的功能磁共振成像技术,利用随机神经网络集群方法分别对阿尔茨海默氏症(Alzheimer’s disease,AD)和自闭症(Autism spectrum disorders,ASD)展开研究。主要研究内容如下:(1)首先提出了随机神经网络集群方法。单个神经网络具有计算量小、容易实现的优点,但又存在分类效果不稳定的问题。随机挑选样本和特征产生大量神经网络后,将多个神经网络合并在一起,形成了随机神经网络集群。随机神经网络集群有效地解决了传统的降维方法中信息损失的问题,泛化性能也得到了提高。(2)利用随机神经网络集群对阿尔茨海默氏症患者展开研究,分析了静息态下阿尔茨海默氏症患者大脑的功能性连接模式。首先,将每个被试大脑的功能连接作为特征,... 

【文章来源】：湖南师范大学湖南省 211工程院校

【文章页数】：57 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图１－１?ｆｌＭＲＩ设备图??

备获取数据的过程较复杂；ＥＥＧ具有低空间分辨率和高时间分辨率；ＭＥＧ设备采集??成本偏高；ｆＭＲＩ具有高空间分辨率和低时间分辨率，有利于ｆＭＲＩ通过施加特定的??认知任务作用于指定的感觉器官等。ｆＭＲＩ设备如图１－１所示。目前，脑成像技术发??展迅速，这些技术的快速发展为理解大脑的结构和功能提供了坚实基础。??＿??图１－１?ｆｌＭＲＩ设备图??１．２功能磁共振成像技术概述??１．２．１磁共振成像??磁共振成像（ＭＲＩ）是随超导体技术和计算机技术的发展而日益成熟的一种成像技??术，它的基础是核磁共振成像。??核磁共振分为吸收能量和释放能量两个部分。原子核是携带电荷的，原子核的自??身结构决定其自旋量子数记为Ｒ，不同的原子核的Ｒ是不一样的，Ｒ的数目决定自旋??角动量（Ｐ）［１２］。磁矩的产生是原子核的自旋，它的大小是与Ｒ成正比，它的方向是原??子核自旋方向一致，其方向的取值会有２Ｒ＋１种可能。??－２－??

流量增加??｜含氧血红蛋白?Ｊ磁共振信号??｜?含量增加?｜?１强度减弱??图１－２?ＢＯＬＤ－ｆＭＲＩ成像过程??为了得到大脑静息态和任务态的脑激活状态，主要是分为三步。首先釆集磁共振??成像图像，其次是对磁共振成像图像进行数据处理，最后对磁共振成像图像进行统计??分析。??１．３功能连接的常用研究方法??目前，科学家们研宄大脑的功能活动主要是采用功能分化和功能整合原则。功能??分化（ｆｌｍｃｔｉｏｎａｌ?ｓｅｇｒｅｇａｔｉｏｎ）是指将大脑的每个脑区进行功能定位，每个脑区所执行的??具体功能是不一样的，不一样的脑区负责执行不一样的任务，寻找与特定刺激相对应??的具体脑区Ｗ，脑功能分化如图ｌ－３（ａ）所示。不同的脑区所负责的对应的功能也是不??一样的，比如人类大脑执行在看书和阅读的指令时，负责执行这两项任务的脑区也是??不同的。虽然每个特定的脑区对应执行特定的任务


本文编号：2917743