基于结构脑连接组方法对大脑正常老化的研究

发布时间：2017-04-11 22:03

  本文关键词：基于结构脑连接组方法对大脑正常老化的研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：全球人口老龄化问题日趋严重,中国作为世界上老年人口最多的国家之一,已经进入人口老龄化的高速发展阶段,个体衰老过程中大脑不可避免地发生组织、结构、功能衰退老化的现象,这就是常说的脑老化。目前多项研究都指出大脑的正常老化与多种神经退行性疾病有着相似的脑退化模式,因此脑老化研究对早期预防、诊断治疗与脑老化相关的疾病具有重要意义。本文基于正常老化人群的多模态磁共振影像(T1WI、DTI)数据,分别构建大脑皮层厚度网络和白质纤维网络,依据构建的大脑网络采用图论方法分析衰老过程中脑网络拓扑参数的变化,并选取出与受试者实际年龄表现出较强相关性的形态结构特征和网络拓扑参数特征,以此建立大脑正常老化预测模型,研究内容主要包括以下几个方面:(1)基于75例正常老化对象的T1WI影像数据,首先计算每一例对象的大脑皮层厚度。然后,将全体数据按照年龄以5岁为间隔划分为四组,每一对象组依据不同脑区间皮层厚度的皮尔森相关系数构建大脑皮层厚度网络,采用图论分析方法计算网络的拓扑参数。最后,基于皮层厚度、网络拓扑参数进行一系列的统计分析。研究结果表明在正常老化过程中,大脑网络拓扑属性的变化是一个非线性过程,网络的局部信息处理能力随着年龄的增加表现出先降低后升高的趋势,而全局信息处理能力则是先升高后降低。(2)基于上述受试对象的DTI影像数据,首先对每一例受试对象重构其白质纤维束,结合AAL模板,构建大脑白质纤维网络。然后,基于图论分析方法,计算大脑白质纤维网络的局部、全局网络拓扑参数特征。最后,将这些拓扑参数特征与受试者年龄进行一系列的统计分析。研究结果表明随着年龄的增加不同对象组白质网络连接密度降低。大脑的主干网络存在不断的重组,但核心主干网络保持一个相对稳定状态。(3)基于上述研究获得的大脑皮层厚度特征和白质纤维网络拓扑参数特征,采用特征选择、主成分分析方法对特征参数进行降维处理。然后,分别采用多元线性回归、BP神经网络两种方法建立与年龄相关的正常老化预测模型。由于本文研究的建模数据量较少,采用留一交叉验证法来检验模型的预测能力。结果表明模型预测能力优于现有文献中的结果。
【关键词】：脑老化 大脑网络 图论分析 多元线性回归 BP神经网络
【学位授予单位】：北京工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：R338
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-17
• 1.1 研究背景及意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-14
• 1.2.1 脑灰质与年龄的关系10
• 1.2.2 脑白质与年龄的关系10-11
• 1.2.3 脑连接组研究11-12
• 1.2.4 脑年龄预测模型的建立12-13
• 1.2.5 BrainAGE（brain age gap estimation）与疾病的关系13-14
• 1.3 本文主要研究内容及章节安排14-17
• 第2章 基于TIWI影像构建大脑皮层厚度网络17-37
• 2.1 研究对象与T1WI影像获取17
• 2.2 分析方法17-27
• 2.2.1 大脑皮层厚度的计算18-19
• 2.2.2 大脑皮层厚度网络构建19-22
• 2.2.3 网络拓扑参数的计算22-25
• 2.2.4 统计分析25-27
• 2.3 研究结果27-34
• 2.3.1 脑区皮层厚度与年龄的相关性分析27
• 2.3.2 相关系数的差异27-28
• 2.3.3 网络拓扑参数的差异28-32
• 2.3.4 网络hub节点的差异32-33
• 2.3.5 网络脆弱性的差异33-34
• 2.4 讨论34-35
• 2.5 本章小结35-37
• 第3章 基于DTI影像构建大脑白质纤维网络37-53
• 3.1 研究对象与DTI影像获取37
• 3.2 分析方法37-43
• 3.2.1 DTI影像的预处理37
• 3.2.2 大脑白质纤维网络构建37-42
• 3.2.3 图论分析42
• 3.2.4 统计分析42-43
• 3.3 研究结果43-50
• 3.3.1 局部特征与年龄的相关性分析43-44
• 3.3.2 网络全局拓扑参数分析44-50
• 3.4 讨论50-51
• 3.5 本章小结51-53
• 第4章 正常老化预测模型的建立与评估53-65
• 4.1 数据预处理53-55
• 4.1.1 特征选择53
• 4.1.2 主成分分析53-55
• 4.2 预测模型建立与评估55-58
• 4.2.1 多元线性回归建立预测模型56-57
• 4.2.2 BP神经网络预测模型57-58
• 4.3 研究结果58-61
• 4.3.1 多元线性回归结果58-59
• 4.3.2 BP神经网络结果59-61
• 4.4 讨论61-62
• 4.5 本章小结62-65
• 结论与展望65-67
• 参考文献67-73
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文73-75
• 致谢75

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1 徐小亭;基于结构脑连接组方法对大脑正常老化的研究[D];北京工业大学;2015年

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本文编号：300050