基于重要度贡献矩阵的人脑网络核心节点定位方法研究

发布时间：2017-12-24 08:23

  本文关键词：基于重要度贡献矩阵的人脑网络核心节点定位方法研究　出处：《昆明理工大学》2016年硕士论文　论文类型：学位论文

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【摘要】：人脑是迄今为止所发现的最为复杂的系统之一,以核磁共振技术为基础重构人脑网络,以脑成像技术、复杂网络技术、信息论等技术为手段探索人脑的生理机制和运转机制已成为神经科学一个崭新的热点,受到全世界越来越多学者的关注。人脑网络是以大脑皮层不同区域作为脑网络节点,以两两脑区之间的特定连接指标作为脑网络的边构建而成的。在网络中往往存在个数极少却占有重要地位的节点,这些核心节点在整个网络中起着至关重要的作用。目前在应用人脑网络核心节点开展的认知科学和脑疾病临床分析中,被广泛采用的是基于介中心性和节点度的评价方法,这些核心节点评价和定位方法由于更多考虑节点的局部信息,而较少关注节点在整个网络中的全局影响和地位,所以影响了识别结果的全面性。针对这一研究现状,本文提出了一种基于重要度贡献矩阵的加权人脑网络核心节点定位方法。该方法利用节点度,节点效率,节点强度、脑区之间连接纤维数等因素构建单个脑区节点的加权重要度贡献矩阵,以此作为衡量单个脑区对整个人脑网络影响力的重要参考指标。围绕这一方法,本文主要完成了以下工作：基于核磁共振成像数据的二值人脑网络和加权脑网络重构方法研究；基于重要度贡献矩阵的二值人脑网络核心节点定位方法研究和基于重要度贡献矩阵的加权人脑网络核心节点定位方法研究。由于该方法综合考虑了节点在人脑网络中的局部信息和整体信息,网络易损性实验结果显示,使用本文方法得到的人脑网络核心节点定位结果比起目前被采用的主流定位方法更加合理准确。最后,将该方法用于精神分裂症患者、患者家属和正常人的人脑结构网络样本统计分析,能够发现三组样本人脑网络核心节点属性值之间存在显著性差异,并且这种规律符合现有的研究成果,从临床数据上证明了该方法的有效性。
【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

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本文编号：1327575