有监督的多模态脑影像融合方法及其在自闭症中的应用

发布时间：2021-04-14 05:28

　　自闭症是一组以交流、语言障碍和行为异常为特征的神经发育障碍疾病总称,研究表明自闭谱系障碍各亚型共有的核心症状便是社交及交流障碍,其症状表现首要来自于社交动机和社交认知的缺陷和损伤。而现有的对自闭症的研究大多是基于单模态的,或者基于无监督的数据挖掘方式。在核磁共振脑影像分析当中,与单模态相比,多模态融合分析能够结合不同模态的特点,并且充分利用其互补性,来挖掘针对特定脑疾病的多模态共变损伤脑网络。目前已经有较多的脑影像学研究尝试从数据驱动的方式出发,来挖掘精神疾病神经影像学异变模式,如精神分裂症、抑郁症等,但是多模态影像融合在自闭症中的研究尚未开展。所以本文以寻找多模态共变影像学标记为主要目的,基于有监督的多模态融合方法,对引起自闭症社交损伤的病变脑区展开深入探索。本文研究的主要内容和所做工作如下:首先,基于spm8,对数据进行预处理,查看其影像质量是否符合实验标准,去除噪声,提高所找到的差异脑区的准确度。基于功能和结构磁共振影像数据计算三种输入特征:功能磁共振（低频振荡振幅）,功能磁共振（局部一致性）,结构磁共振（皮层厚度）;接着,基于一种有监督的多模态融合方法,参考信息指导的多变量a典... 

【文章来源】：哈尔滨理工大学黑龙江省

【文章页数】：53 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２－１常用的多模态融合方法??Ｆｉｇ．２－１?Ｃｏｍｍｏｎ?Ｍｕｌｔｉｍｏｄａｌ?Ｆｕｓｉｏｎ?Ｍｅｔｈｏｄ??在数据驱动方法中，按照是否需要影像数据之外的信息，如认知、记忆、??

ＲｅＨｏ、ｃｏｒｔｉｃａｌ?ｔｈｉｃｋｎｅｓｓ?的?ｐ?值分别为?ｐ?＝?０．０１０，２．３ｅ－４，?０．００３），又与社会反??应量表总分呈显著相关（与ｆＡＬＦＦ、ＲｅＨｏ、ｃｏｒｔｉｃａｌｔｈｉｃｋｎｅｓｓ的相关性分别为ｒ??＝?－０．３７４，－０．４４０，－０．４１５）。图４－１⑻显示了各模态成分的空间激活图谱（体素??值先转化为Ｚ值，并在｜Ｚ｜＞２的阈值下可视化），图中正的Ｚ值（图４－ｌ（ａ）中的??红色脑区）表示ＨＣ高于ＡＳＤ，负Ｚ值（图４－ｌ（ａ）中的蓝色脑Ｋ?）表示ＡＳＤ??高于ＨＣ。图４－１?（ｂ）为联合独立成分ＩＣ２的混合系数与社会反应ｆ！：表总分的相??关性散点图，同样各模态混合系数与社会反应量表总分均呈负相关。黑色实线??为相关性拟合线，红／蓝实线、深红／深蓝方块、浅红／浅蓝方块分别表示各模态??混合系数的均值、标准误差、标准差。可以看出各模态联合成分的混合系数与??ＳＲＳ总分均呈负相关，即混合系数越大对应被试的ＳＲＳ总分越低，ＡＳＤ相较??于ＨＣ对应高的ＳＲＳ分数和低的混合系数。图４－ｌ（ｃ）为联合独立成分ＩＣ２混合??系数的组间差异箱线图，其中３个模态的均值统一显示为ＨＣ＞ＡＳＤ。黑色实线??－３０－??

?ｌ?＇?．?＿舲证犋站点中独成分??图４－３两个站点各模态空间独立成分重叠图谱??Ｆｉｇ．４－３?Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ?ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ?ｍａｐｓ?ｏｖｅｒｌａｙ?ｏｆ?ｔｗｏ?ｃｏｈｏｒｔｓ?ｆｏｒ?ｅａｃｈ?ｍｏｄａｌｉｔｙ??－３４－??


本文编号：3136754