基于磁共振影像的多动症脑网络机制及诊断模型研究

发布时间：2023-02-26 07:55

　　注意缺陷多动障碍(Attention Deficit Hyperactivity Disorder,ADHD),俗称多动症,是一种高发于青少年时期的精神障碍疾病,临床上的主要症状有:注意力集中困难、活动过多、冲动控制力差。许多多动症患者在成年后仍会存在这些症状,这将给患者学业、身心健康、成年后的家庭生活和社交能力带来负面影响。然而人们对多动症的病因和发病机制还不了解。目前多动症的临床诊断主要是依赖美国《精神疾病诊断与统计手册》第五版,这种量表式诊断会带来一定的问题,即不够客观。这将影响多动症的准确诊断和治疗。于是越来越多的研究者投入到多动症脑机制和自动诊断的研究中。同样,为了探索客观性的诊断因素,本研究将开展两方面研究:基于磁共振影像探究多动症脑网络机制及诊断模型。主要研究工作如下:第一部分是基于磁共振影像的多动症脑网络机制的研究。研究目的是探索多动症的影像标记物。主要利用了基于体素的形态学方法(voxel-based morphometry,VBM)和相位同步分析方法来提取多动症的影像标记物。研究结果发现了多动症患者和正常对照之间具有差异的脑区,这推动了多动症脑机制研究的进一步发展。...

【文章页数】：61 页

【学位级别】：硕士

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摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 课题研究背景
        1.1.1 注意缺陷多动障碍的背景
        1.1.2 结构和功能磁共振成像
        1.1.3 AAL脑分区
        1.1.4 复杂脑网络分析
    1.2 多动症研究现状
        1.2.1 多动症的诊断研究现状
        1.2.2 基于机器学习的注意缺陷多动障碍研究现状
    1.3 本研究的主要内容
    1.4 本文的组织架构
第2章 基于形态学脑网络的多动症影像标记物研究
    2.1 引言
    2.2 结构磁共振影像来源及常规预处理
    2.3 基于体素的形态学分析
    2.4 多动症影像标记物的提取方法
        2.4.1 核密度函数估计
        2.4.2 皮尔森相关分析
        2.4.3 复杂网络属性度量
        2.4.4 T检验
    2.5 结果与分析
第3章 基于相位同步的多动症影像标记物研究
    3.1 引言
    3.2 功能磁共振数据介绍
        3.2.1 数据对象
        3.2.2 数据预处理
    3.3 多动症影像标记物的提取方法
        3.3.1 希尔伯特相位同步分析
        3.3.2 复杂网络的局部效率研究
        3.3.3 多元线性回归模型分析
    3.4 结果与分析
第4章 基于动态功能连接的多动症诊断研究
    4.1 引言
    4.2 静息态磁共振数据介绍
        4.2.1 数据对象
        4.2.2 数据预处理
    4.3 动态功能连接的估算方法
    4.4 动态功能连接特征提取
    4.5 基于功能连接特征的多动症聚类分析
    4.6 分类方法
        4.6.1 决策树
        4.6.2 随机森林
        4.6.3 支持向量机
    4.7 结果与分析
第5章 基于卷积神经网络的多动症诊断研究
    5.1 引言
    5.2 卷积神经网络算法介绍
    5.3 分类算法评价指标
    5.4 数据处理流程
    5.5 基于卷积神经网络的多动症的功能连接数据分类
    5.6 结果与分析
第6章 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
致谢
参考文献
附录



本文编号：3750141