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基于脑网络分析的阿尔兹海默症演化建模与功能评估

发布时间:2020-06-11 09:36
【摘要】:阿尔兹海默症(AD)对人们尤其是老年人的生活造成了极大的影响,目前仍不清楚其发病原因及相关病理机制,更缺乏有效的诊治手段。功能磁共振成像技术促进了人们对大脑的认识,基于其的脑网络技术则为脑科学的研究提供了新思路。本文在脑网络水平对AD神经病变进行了纵向分析,提出了基于计算试验的AD脑功能网络演化模型和一种基于脑网络水平的神经功能评估方法。具体包括:首先,AD脑网络层面的研究大多是AD组与健康组的对照,且往往局限于全局网络属性分析。针对该问题,本文基于各组被试静息态功能磁共振数据对AD各阶段脑网络改变模式进行分析,从全局、子网、以及局部连接对神经系统重组趋势进行了探索。实验结果显示,AD病程各阶段子网属性呈现出较多的纵向组间统计差异。此外,本文首次发现了AD病程中子网属性存在两种不同的改变模式:“逆温”和“单调递减”演化模式,而非通常认为的“单调退化”。这提示在AD的病程中,子网重组扮演了重要角色且演化模式相同的子网可能具有相似的神经重组机制。其次,大脑病变是一个动态的过程,单一静态网络模型不能充分地描述大脑网络在疾病中的演化过程。针对该问题,本文提出了基于计算实验的AD脑功能网络演化模型,在脑网络层面模拟健康人经EMCI、LMCI至AD的非单调动态演化进程。该模型成功地仿真出AD各阶段脑网络拓扑结构的连续动态改变,仿真结果和随机模型对照证明了该模型的有效性和合理性,为神经系统病变的研究提供一种新视角。最后,AD往往伴随着神经功能的下降,现有的对神经功能的评估方法多基于问卷测试,受到一定的环境和人为因素的影响。因此,本文提出了一种基于脑功能网络的综合性大脑神经功能评估方法。该模型采用Lasso算法对网络特征稀疏化,然后基于定序回归模型获取神经功能的评估值。实验结果显示,该方法可以很好的区分AD不同阶段的人群,具有较好的辨识力和一定的客观性,具有潜在的临床应用意义。
【图文】:

规则网络,随机网络,演变过程


点相连为网络的中心;晶格网络中任意节点都与最邻近其的 小世界网络网络是 1988 年由美国物理学家 Watts 和 Strogatz 提出并发表在现实生活中广泛存在的、介于随机和规则网络之间的网络形的提出对复杂网络研究的进一步发展产生了重大的影响,又一。的网络模型以规则网络为基础,,网络中每条连边以概率 p 随机的增加和自连边的出现。p 为 0 时代表规则网络,p 在 0 和 1 为 1 时代表随机网络。这一种模型往往具有规则网络和随机网局和局部效率,是典型的经济折中模型,脑网络就是一种小世规则网络到小世界网络的演变模型。

组间,属性,校正方法,显著性水平


华 中 科 技 大 学 硕 士 学 位 论接权重。之后对各组间网络属性的差异性比较时,均先进行 95%的分布作为单尾测试的置信度的 t 检验,最ochberg 错误发现率(FDR)校正方法,将其显著性水平置问题,从而使显著性检验结果更加可靠。结果网络属性分析
【学位授予单位】:华中科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:R749.16;O157.5

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本文编号:2707715

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