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多模态磁共振影像融合技术及其在精神分裂症中的应用

发布时间:2018-04-03 14:02

  本文选题:磁共振成像 切入点:多模态融合 出处:《哈尔滨理工大学》2017年硕士论文


【摘要】:多模态磁共振影像(MRI)能够从多个角度来刻画人脑,如人脑的功能连接、灰质体积以及解剖连接等等。近年来,从单个被试采集多种模态的影像数据用于研究脑疾病,如精神分裂症(schizophrenia)、抑郁症等,已经非常普遍(如fMRI,sMRI以及dMRI等)。然而多数分析往往是基于单个模态分别分析再进行比较,多模态间的互信息却没有被充分利用。由于脑疾病的复杂多样性,单模态分析得到的结果可能存在结果分散,可重复性不高,并且不能很好地反映模态间的共Y 性。因此,多模态数据分析开始受到人们的重视。本课题以多模态磁共振影像的融合分析技术为核心,通过联合分析不同模态的交互信息来帮助寻找更多的影像学标志,以加深对脑疾病病理机制的理解和认识。在临床医学中,精神分裂症是一种复杂难治愈的、受遗传影响的重型精神障碍疾病。精神分裂症患者主要症状有幻听,偏执,被害妄想等,严重时有暴力倾向,并且患者本人对疾病不自知。本文希望借助多个中心大样本的优势,利用先进的多模态影像数据融合方法有机整合脑结构、脑连接、脑功能等多个模态的数据,挖掘出不同模态数据之间的互补信息,从而更深入的理解精神分裂症的患病机制,以期寻找精神疾病的影像学标记。本文采用基于多组别典型相关分析+联合独立成分分析的4-way多模态融合方法,首次融合了来自中国汉族大样本4个站点(医院)的605名被试(307个精神分裂症和298个健康对照)。所采用的四种MRI特征包括:静息态功能磁共振成像的局部一致性和功能网络连接、结构磁共振成像的灰质体积以及扩散磁共振成像的各向分布异性。本文从以下三个方面分析了精神分裂症的多模态共Y 性:(1)通过对多模态融合的输出结果——各特征成分的混合系数进行双样本t检验,分析精神分裂症与健康对照在所有模态中共有的、存在显著组间差异的脑区。结果表明,相比于正常人,精神分裂症患者在基底核网络、海马以及突显网络等脑区表现为更高的局部一致性、更低的灰质体积、降低的功能网络连接以及在丘脑前辐射、上众束等纤维束表现为下降的白质完整性。此外,计算这些特征成分的模态间相关性,并且发现以上这些异常脑区在各模态中是紧密“连接”且共变的。(2)为了研究精神分裂症的单个幻听症状,计算了多模态成分混合系数与幻听评分之间的相关性,发现一个丘脑-皮层感知环路(包括前额叶皮层、前扣带、脑岛、丘脑和颞上回等)与精神分裂症的幻听评分存在显著相关,并且在三种MRI特征中(功能局部一致性、灰质体积、功能网络连接)存在高度的空间一致性和共Y 性。(3)考虑到大量的研究表明精神分裂症患者具有明显的认知损伤,特别是工作记忆损伤。本文使用了数字广度任务(包括顺背和倒背两式)测量了全体被试的工作记忆能力。通过计算数字广度评分与多模态成分混合系数之间的相关性,发现背外侧及内侧前额叶皮层的灰质体积越高,皮质脊髓束、上纵束和丘脑前辐射等的白质纤维完整性越高,被试的数字倒背分数越高,工作记忆能力就越好。
[Abstract]:Multi - modality magnetic resonance imaging ( MRI ) can describe the human brain from multiple angles , such as the function connection , gray volume and anatomical connection of the human brain . In recent years , the image data of various modalities have been used to study the brain diseases , such as schizophrenia ( schizophrenia ) , depression , and so on . In this paper , the multi - modal data fusion method based on multi - modal magnetic resonance imaging is used to analyze the multi - modal analysis of schizophrenia . ( 2 ) In order to study the correlation between multi - modal component mixing coefficient and auditory perception score , a significant correlation was found between multi - modal component mixing coefficient and auditory perception score .

【学位授予单位】:哈尔滨理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:R749.3;TP391.41

【参考文献】

相关期刊论文 前1条

1 刘登堂;王颖婵;徐一峰;江开达;;中国精神分裂症认知功能的研究进展(英文)[J];上海精神医学;2013年05期



本文编号:1705501

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