脑认知状态fMRI数据的分析及分类方法研究

发布时间：2020-05-26 09:58

【摘要】：信息学、计算机科学、以及神经学,三门学科伴随着科技的进步和科学的新发展,逐渐组成一体,形成的神经信息学是一门跨学科的科研领域。近些年来,对脑图像的研究和探索,使得这一领域不断产生大量的数据,如何合理的利用数据挖掘算法来高效处理和分析这些数据,获取更深层次的数据知识和潜在规律,进一步探究大脑的认知工作机理,已经逐渐成为新的科研热点。 本文的研究方向是在没有先验医学知识的前提下,对大脑功能磁共振成像(functional Magnetic Resonance Imaging, fMRI)数据进行预处理、特征降维、特征提取,并在此基础上对脑认知状态进行分类识别。 首先介绍了基于统计参数图软件包(Statistical Parametric Mapping, SPM)对fMRI图像进行预处理的详细步骤,并对预处理后的数据进行了初步降维。在经过数据的预处理后,采用主成分分析法,以特征值分解为基础,消除多元变量间的相关性,将高维向量投影到低维潜在语义空间中,之后引入粗糙集的概念,使用粗糙集理论中的属性约简计算方法对主成分进一步的挑选,从而使得这些主成分可以充分描述数据集中的所有概念。实验证明,这两种方法的融合可以将fMRI数据降至一维向量,虽然在时间上要比单独使用主成分分析方法约要多消耗2%的时间,但是却进一步提高了4%左右的分类精度,为取得更准确的分类结果打下了基础。 在上述工作的基础上,讨论了一种新的脑认知状态分类识别模型。使用改进的量子粒子群算法,并在算法中添加生物医学中的免疫思想,对分类计算过程中每一代的粒子都接种防止退化的免疫疫苗,使量子粒子具有更好的方向性,提高了寻优能力。在UCI(美国加利福尼亚大学欧文分校)分类样本上,该方法比原始量子粒子群算法提高了4%的分类准确率。在脑认知实验的fMRI数据上进行识别分类实验,能够达到89%的分类准确率,取得了较好的分类效果。
【图文】：

即中央沟以前、外侧裂以上的额叶;外侧裂以下的颗叶;顶枕裂后方的枕叶以及外侧裂上方、中央沟与顶枕裂之间的顶叶;以及深藏在外侧裂里的脑岛。另外，，以中央沟为界，在中央沟与中央前沟之间为中央前回;中央沟与中央后沟之间为中央后回。如图2.1的结构图显示了人类左半脑。大脑的感觉反应区是从中央沟至脑皮质的后脑部，大量的沟回分布在在上文中提到的脑叶中，他们由于各自职能的不同，被划分为不同的功能分区，承担着不同的各项人体机能任务。承担加工视觉语言和听觉语言的威尼克区位于颗叶中，是语言感觉的中枢。控制机体各部分的运动区位于中央前回，是运动神经中枢。负责加工听觉的听觉区在大脑的颗叶。负责视觉加工的视觉区在大脑的枕叶。承担发音编制的布洛卡区位于额叶中，是运动语言中枢。用来感觉躯体的压力、温度和疼痛等感觉的体觉区位于中央后回。联

认知fMRI数据的分析及分类实验章主要是使用上文中的所研究的方法对实际实验中的脑认知且涯Rl数据加以分类识别。通过实验的多组数据比较，得出本文所使用方法的优势实验数据章在测试本文算法时采用的是本文研究所用数据是Sadek等人在麻省理在生成词汇时所产生应激反应时，所取得的脑数据。这项研究人类大脑任务的情况下，被动的词汇生成和主动词汇生成对人类大脑中功能区域过对实验结果的处理分析，可以得出人类大脑的pre一SM刀BA犯功能区外界引导刺激下显得更加突出。当大脑自己主动生成词汇时下激活额叶度较大。受试者参加实验时，头部被仰卧固定住，利用录音告知受试者想。完整的一组实验一共包含了68幅脑图像。
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：R445.2;TP18

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本文编号：2681669