基于图论的小世界统计策略研究及其在医学影像中的应用

发布时间：2017-05-02 20:04

  本文关键词：基于图论的小世界统计策略研究及其在医学影像中的应用，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：大脑功能网络的小世界算法理论研究中,很多研究都是在探讨不同人群间以及老龄化所带来的大脑功能网络小世界特性的改变。但是缺乏相关的理论指导,目前没有提出方法证明不同人群间大脑的小世界特性的差异具有统计学意义。为了解决这个问题,本文在单因素变量和多因素变量的脑功能成像技术中,利用图像处理的方法,对正电子发射断层成像(PET)和功能磁共振成像(fMRI)的脑图像进行图像的预处理,然后提出下列方法来研究如何判断与证明不同人群间大脑的小世界特性差异具有统计学意义。研究方法:1、基于单因素变量的脑功能成像技术,选择静息态的PET图像,分为年轻组(36.5岁,113名)和老年组(56.3岁,110名),对PET图像做预处理,然后分别建立各自组别的大脑数据矩阵,利用非线性数学中的替代数据方法得到PET组别的替代数据,计算替代数据小世界参数聚类系数(Cp)、平均路径长度(Lp)、全局传递效率(Eglobal)的统计学特性。2、基于多因素变量的脑功能成像技术,选择静息态的fMRI图像,对fMRI图像做预处理,分为正常人(21.7岁,110名)和ADHD患者(10.6岁,90名),分别建立各自组别的大脑数据矩阵,采用非线性数学中的替代数据方法得到组别的替代数据,计算替代数据的小世界参数(Cp,Lp,Eglobal)统计学特性。研究结论:不论是PET还是f MRI的脑功能成像技术,其研究结果具有一致性,说明研究方法具有可靠性。研究得出,替代数据的小世界参数服从正态分布,替代数据的小世界参数平均值与原始数据的小世界参数的差值较小,且替代数据的小世界参数标准差较小,说明大脑具有较差的时空相关性;在实验数据增加的情况下,替代数据的小世界参数标准差减小,说明在实验中使用大数据的必要性。通过替代数据的小世界参数的假设检验的方法,可以判断在使用具体的两组实验数据的大脑小世界参数是否具有统计学差异,为以后在医学大脑影像的研究中提供方法上的理论指导。
【关键词】：小世界网络 正电子发射断层成像 功能磁共振成像 替代数据 假设检验
【学位授予单位】：中国计量学院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：O157.5;R445
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• Abstract7-13
• 1 绪论13-19
• 1.1 引言13-14
• 1.2 脑功能成像技术概述14-16
• 1.3 脑功能网络小世界特性研究概述16-17
• 1.4 本文主要研究内容17
• 1.5 本文的结构安排17-19
• 2 脑功能成像技术及其相关性连接19-25
• 2.1 PET脑功能成像19-21
• 2.1.1 PET工作原理19-20
• 2.1.2 PET在脑功能成像研究中的应用20-21
• 2.2 fMRI脑功能成像21-22
• 2.2.1 fMRI工作原理21-22
• 2.2.2 fMRI在脑功能成像中的应用22
• 2.3 EEG脑功能成像技术22-23
• 2.4 脑功能的相关性连接23-25
• 3 小世界网络以及非线性理论算法25-33
• 3.1 小世界网络现象25
• 3.2 小世界网络模型25-26
• 3.3 小世界网络特征参数26-31
• 3.3.1 聚类系数26-27
• 3.3.2 平均路径长度27-28
• 3.3.3 网络效率28
• 3.3.4 度的分布28-29
• 3.3.5 脑功能网络小世界参数计算的算法思路29-31
• 3.4 非线性理论分析法31-33
• 4 基于单因素变量的脑功能网络小世界特性的评价33-46
• 4.1 实验材料与方法33-38
• 4.1.1 PET实验图像获取33-34
• 4.1.2 PET实验图像的预处理34-36
• 4.1.3 PET图像的脑功能网络构建36-38
• 4.2 PET组别替代数据分析38-41
• 4.2.1 PET替代数据的大脑功能连接38-39
• 4.2.2 PET替代数据的小世界特性39-41
• 4.3 PET组别假设检验41-45
• 4.3.1 PET替代数据的小世界特性的统计学参数分析41-42
• 4.3.2 PET数据量的大小对于研究小世界特性的影响42-44
• 4.3.3 年轻人与老年人小世界性质的统计学差异44-45
• 4.4 小结与讨论45-46
• 5 基于多因素变量的脑功能网络小世界特性的评价46-58
• 5.1 实验材料与方法46-49
• 5.1.1 fMRI实验图像获取46
• 5.1.2 fMRI实验图像的预处理46-48
• 5.1.3 fMRI图像的脑功能网络构建48-49
• 5.2 fMRI组别替代数据分析49-52
• 5.2.1 fMRI替代数据的大脑功能连接49-50
• 5.2.2 fMRI替代数据的小世界特性50-52
• 5.3 fMRI组别假设检验52-57
• 5.3.1 fMRI替代数据的小世界特性的统计学参数分析52-54
• 5.3.2 fMRI数据量的大小对于研究小世界特性的影响54-55
• 5.3.3 正常人与ADHD患者小世界性质的统计学差异55-57
• 5.4 小结与讨论57-58
• 6 结论与展望58-60
• 6.1 结论58
• 6.2 展望58-60
• 参考文献60-63
• 作者简历63

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本文编号：341581