精神分裂症在静息态功能性磁共振成像下的多模式分析
发布时间:2017-03-27 16:06
本文关键词:精神分裂症在静息态功能性磁共振成像下的多模式分析,由笔耕文化传播整理发布。
【摘要】:精神分裂症是一种严重的精神疾病,一般认为其患者大脑的某些脑区以及这些脑区间的功能性连接发生了异常。 论文通过多体素模式分析研究精神分裂症患者和健康对照组受试者在静息态下的脑功能连通,找出患者异常的功能性连通网络和异常的脑区。 论文对22例精神分裂症患者,患者都是符合美国精神疾病的诊断与统计手册第四版中精神分裂症的诊断标准,和22例在性别、年龄和教育程度等方面都与患者匹配的健康对照组受试者进行静息态下全脑的磁共振扫描。在对采集的数据进行预处理后,提取其功能性连通作为特征,再选用局部线性嵌入、线性判别分析和主成分分析分别对选取的特征进行降维,然后选用C均值聚类和支持向量机分别对数据进行分类。对比分析各类方法得到的分类结果,最后进一步对得到最优的分类率的结果进行重建,得到具有最大分辨力的功能性连通和脑区信息。 结果显示,采用线性方法——主成分分析和线性核的支持向量机进行处理后的分类效果最好,分类率达到93.2%,大多数的连通特征是视觉皮层网络、默认模式网络和感觉运动网络。而且,在重建算法中,发现梭状回展现出了最大的权重。结果表明,基于fMRI的多体素模式分析可以将精神分裂症患者从健康对照组中识别出来,而梭状回可能会影响精神分裂症患者的一些明显的生理学症状。权重较大的区域可能也是精神分裂症患者信息交换中容易出问题的区域,因此,论文的结果将能为精神分裂症的临床诊断提供一种识别潜在的有效标记的方法。
【关键词】:精神分裂症 fMRI 分类 视觉皮层网络 梭状回
【学位授予单位】:中南大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:R749.2;R445.2
【目录】:
- 摘要4-5
- ABSTRACT5-7
- 目录7-9
- 符号说明9-11
- 第一章 绪论11-16
- 1.1 课题背景11-15
- 1.1.1 人脑的研究11-12
- 1.1.2 静息态网络的研究12-13
- 1.1.3 精神分裂症的脑网络的研究13-15
- 1.2 论文所要解决的问题15
- 1.3 全文结构概述15-16
- 第二章 多体素模式分类方法16-24
- 2.1 降维方法16-21
- 2.1.1 局部线性嵌入17-19
- 2.1.2 线性判别分析19-20
- 2.1.3 主成分分析20-21
- 2.2 分类方法21-24
- 2.2.1 C均值聚类21
- 2.2.2 支持向量机21-24
- 第三章 多体素模式分类研究及其结果24-35
- 3.1 引言24
- 3.2 数据实验设计和采集24-25
- 3.2.1 受试者24
- 3.2.2 数据采集24-25
- 3.3 数据预处理25-27
- 3.4 功能性连通分析27
- 3.5 分类方法27-31
- 3.5.1 特征提取27-28
- 3.5.2 降维处理28-29
- 3.5.3 分类29-30
- 3.5.4 留一交叉验证30-31
- 3.6 结果与讨论31-35
- 第四章 精神分裂症的异常功能性连通模式研究35-46
- 4.1 构建重构算法35-36
- 4.2 脑区及连通性变化的结果36-40
- 4.2.1 精神分裂症患者中改变的静息态功能性连通36-37
- 4.2.2 具有高分辨力的脑区37-40
- 4.3 功能性连通特征的行为学分析40
- 4.4 讨论40-45
- 4.4.1 分类结果的讨论40-41
- 4.4.2 算法可靠性检验——置换检验41-43
- 4.4.3 静息态网络的分析43
- 4.4.4 较大权重的脑区分析43-44
- 4.4.5 功能性连通特征的行为学分析44-45
- 4.5 结论45-46
- 第五章 总结与展望46-48
- 5.1 论文总结46
- 5.2 未来工作展望46-48
- 参考文献48-56
- 致谢56-57
- 攻读学位期间主要的研究成果57
【参考文献】
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本文编号:270630
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