人脑脑区结构网络简化方法研究

发布时间：2017-08-07 02:09

  本文关键词：人脑脑区结构网络简化方法研究

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【摘要】：近年来以结构磁共振、扩散张量磁共振和功能磁共振成像技术为基础,可获取活体人脑的结构和功能连接信息,使得人脑脑区网络的重构技术成为可能。而脑成像技术、复杂网络技术、信息论等技术的发展为人脑网络研究提供了必要的理论基础、工具和分析方法。鉴于人脑的复杂性,目前对于其重构网络的研究主要集中在大尺度脑区层次上,研究重点较多集中在网络的局部静态特性,如节点度、集群系数、中心度和模块化等,而对人脑网络结构的全局特性研究相对较少。而鉴于人脑网络的复杂度,在进行脑网络的相似性和特异性对比时,包含全部现有节点及连接关系的网络在提取其状态特征时可能会因其维度过高而降低其可行性,这种情况下我们希望发现人脑网络的重要组成结构,并在此基础上简化网络结构,并展开进一步的特性研究,因此对人脑结构网络的简化研究是要解决的重要问题。基于上述现状,本文围绕着人脑脑区网络结构简化方法开展了以下工作：首先应用以网络节点局部特性为衡量指标的节点中心性评价方法对人脑结构网络进行了重要节点的识别；接着采用以节点全局特性为衡量指标的K-shell分解法对人脑节点进行分层的重要性识别,通过对以上两种方法的分析对比,提出了一种基于K-shell分解法和介中心性的重要节点识别方法,并在此基础上完成对人脑网络的简化,并通过了实验对比和分析验证了该方法的合理性。由于基于K-shell分解法和介中心性的重要节点识别法实现过程较繁琐,并且划分结果也会受到所选取参数的影响,为了寻找更有效的人脑结构网络化简方法,本文还尝试以图同态的图论理论为基础对人脑网络的简化方法展开了初步的研究,针对脑网络的无向性构建了基本同态子,完成了基于这个基本同态子的人脑网络结构简化,并对简化后的结果进行了详细的分析。这些研究为辨识人脑脑区结构网络的主要组成部分并简化脑网络提供了手段,同时也为下一步人脑网络动态性能研究奠定了基础。
【关键词】：结构简化 人脑结构网络 介中心性 K-shell分解法 同态
【学位授予单位】：昆明理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：O157.5;R338
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 绪论10-18
• 1.1 研究背景与意义10-12
• 1.2 基于MRI的人脑网络重构技术原理12-13
• 1.3 国内外研究现状13-15
• 1.4 论文主要工作及结构15-18
• 第二章 人脑结构网络的节点中心性评价方法及相关性分析18-34
• 2.1 实验数据来源及处理18-21
• 2.1.1 数据来源18-19
• 2.1.2 数据处理过程及人脑加权网络的形成19-20
• 2.1.3 人脑二值结构数据网络构建20-21
• 2.2 网络中心性评价指标21-24
• 2.2.1 度中心性21-22
• 2.2.2 邻近中心性22-23
• 2.2.3 介中心性23-24
• 2.3 人脑结构网络中心性指标实验比较分析24-32
• 2.3.1 度中心性、邻近中心性和介中心性的对比分析24-25
• 2.3.2 人脑结构网络节点中心性评价指标及其相关性分析25-32
• 2.4 本章小结32-34
• 第三章 基于K-shell分解法与介中心性的脑网络简化方法34-50
• 3.1 K-shell分解法34-36
• 3.2 基于Pajek的人脑网络K-shell分解法36-45
• 3.2.1 Pajek36-39
• 3.2.2 基于Pajek的人脑结构网络K-shell分解39-42
• 3.2.3 基于K-shell分解法的人脑网络分析42-45
• 3.3 基于K-shell和介中心性的重要节点定位法45-47
• 3.4 基于节点重要性的人脑结构网络简化方法47-49
• 3.5 本章小结49-50
• 第四章 基于同态的人脑结构网络简化研究50-62
• 4.1 基于图论同态的网络简化方法50-55
• 4.1.1 图论同态基本理论50-52
• 4.1.2 基于图论同态理论的人脑网络简化方法52
• 4.1.3 基本同态子定义52-53
• 4.1.4 人脑网络的连通性研究53-55
• 4.2 MAGMA55-56
• 4.3 基于同态的人脑网络简化方法实现56-60
• 4.4 本章小结60-62
• 第五章 总结与展望62-64
• 5.1 本文工作总结62
• 5.2 研究存在的不足及未来的研究方向62-64
• 致谢64-66
• 参考文献66-72
• 附录A：攻读学位其间发表论文目录72-73
• 附录B：攻读硕士学位期间参与科研项目73

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本文编号：632380