基于reho和lff的抑郁症静息态功能磁共振数据分类研究.pdf文档全文免费阅读

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太原理工大学硕士研究生学位论文 基于ReHo和ALFF的抑郁症静息态功能磁共振数据分类研究 qIILlqllIlⅢ ltllllItttlllIItllqqlltllllLlqqllLLll 摘要 2 Y269361 随着城市发展的日益加快，人们对来自各方面的压力不断增大，因此使 得越来越多的人患上了抑郁症，这为社会带来了巨大危害。目前对抑郁症 诊断还缺乏定量的生理指标，大多依赖于患者、家属的描述和医生临床的 问讯，这种主观性较高的方式识别率低，延误了最佳治疗时机。近些年， 伴随着医学影像技术的不断发展，特别是静息态功能磁共振成像技术的日 趋成熟，这为未来研究抑郁症提供了必要的理论基础。本文利用静息态功 能磁共振成像技术及先进的数据分析和认知建模技术，多角度分析抑郁症 患者的功能磁共振影像数据，其中包括局部一致性、低频振幅和比率低频 振幅，实现了局部一致性、低频振幅和比率低频振幅在影像学和机器学习 的研究与应用。 本文主要工作如下： 第一，根据实验的设计方案，仔细地选取实验中的被试并通过行之有 效的方法采集被试在静息态下的fM砒数据，随后经过数据预处理等流程得 到了可信的实验数据。 第二，依据相邻体素的定义方法对所得到的数据进行处理，，分别对局 部一致性、低频振幅和比率低频振幅等指标进行了相关计算。 第三，通过使用模型驱动的分析方法和理论知识，将数据应用到实验 的分析之中。针对局部一致性、低频振幅和比率低频振幅上述特定指标及 指标集合，本文利用机器学习方法 $VM．R．BF 进行分类模型构建，并探 万方数据 太原理工大学硕士研究生学位论文 讨最优特征数目。利用特征重要性分析所选特征在分类过程中的贡献程度， 并在特征筛选过程中进行调优，优化分类模

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