精神分裂症认知功能行为表征的分类诊断研究

发布时间：2020-10-23 14:47

　　 精神分裂症是一种精神障碍,包括思维和知觉的扭曲、情绪淡漠和行为障碍。长期以来,精神分裂症对患者的生活和工作来说极具破坏性,其病程的迁移与反复给患者带来了严重的神经认知功能缺损,这表明认知功能应该作为该疾病的一个重要维度引入临床实践,以期对精神分裂疾病的早期辨别和诊断提供巨大的临床应用价值。目前除了临床量表评估和影像学分析外,尚缺乏对精神分裂症患者客观且方便的判别方法。因此,对精神分裂症辅助诊断技术的研究成为了热点。伴随着人工智能浪潮的迅速发展,应用机器学习实现精神分裂症辅助诊断,将具有很高的临床应用价值和市场前景。为了解决现有的问题,本研究利用评估精神分裂症患者认知障碍的实验体系,将认知心理学实验与机器学习方法相结合来客观辨别精神分裂症患者。本研究共纳入研究对象100例,由55例正常被试和45例患者组成。通过分析其反应时间和误差率,研究精神分裂症患者的行为反应特点。首先针对13项实验范式的原始特征应用特征选择算法提取关键特征,其次运用粒子群优化分类算法对不同实验的关键特征组合进行分类,最后选取能够对精神分裂症实现精准分类的实验范式集。研究结果表明五项实验提取的所有关键特征组合所建立的分类模型E分类精度达到了99%,AUC大小为0.97。该分类结果显示出,这些实验任务集的关键特征组合实现了对精神分裂疾病的有效辨别,可作为精神分裂疾病客观的辅助诊断手段,以提高医生诊断结果的准确率。本文主要研究工作包括:(1)对于患有精神分裂疾病的人群来说,普遍都有认知功能受损现象。因此本研究有针对性地选取了十三项研究行为认知心理学的实验范式,以达到研究目的。(2)首先对13项实验的数据进行初步统计分析与预处理,发现病人组和健康组的反应时间有明显差异,然后针对原始数据选取构造相应的特征变量,运用relief算法提取行为学数据中的关键信息,挖掘数据中的有效信息。(3)通过多种参数寻优学习算法性能比对,选取合适的分类器。针对多种特征组合进行特征子集的分类研究,得到最终的分类结果。通过实验结果对比分析,从结果集中挑选分类准确率稍高的实验范式,综合考虑各种实验组合,以求达到最优的分类精度。(4)上述实验流程需在MATLAB中频繁的加载数据和保存数据以及调用不同算法,出于方便人员操作及节省时间方面的考虑,本研究提出应用MATLAB语言编程,将上述数据分析流程集中整合,设计了精神分裂症疾病诊断系统,使得数据分析及类别诊断变得高效且快速。
【学位单位】：太原理工大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：R749.3;TP181
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外主要研究现状
        1.2.1 国外研究现状
        1.2.2 国内研究现状
    1.3 本文的研究内容
    1.4 本文的组织结构
    1.5 本章小结
第二章 相关方法的理论背景
    2.1 特征选择算法
        2.1.1 Relief算法简述
        2.1.2 算法实现流程
    2.2 分类算法
        2.2.1 算法原理分析
        2.2.2 参数优化算法
    2.3 本章小结
第三章 实验材料和数据获取
    3.1 实验对象描述
    3.2 实验环境描述
    3.3 实验范式选择及任务描述
        3.3.1 注意网络测试
        3.3.2 斯特鲁普任务
        3.3.3 GO/NO-GO实验范式
        3.3.4 停止信号任务
        3.3.5 任务转换测试
    3.4 行为数据整理与预处理
        3.4.1 注意网络测试数据统计
        3.4.2 斯特鲁普任务数据统计
        3.4.3 GO/NO-GO实验数据统计
        3.4.4 停止信号实验数据统计
        3.4.5 任务转换测试数据统计
    3.5 本章小结
第四章 基于认知功能行为表征的判别结果分析
    4.1 关键特征子集的选择
        4.1.1 注意网络测试信息提取
        4.1.2 斯特鲁普任务信息提取
        4.1.3 GO/NO-GO实验信息提取
        4.1.4 停止信号任务信息提取
        4.1.5 任务转换测试信息提取
    4.2 分类器的选择
    4.3 分类模型构建
        4.3.1 注意网络测试分类性能对比
        4.3.2 斯特鲁普任务分类性能对比
        4.3.3 GO/NO-GO任务分类性能对比
        4.3.4 停止信号测试分类性能对比
        4.3.5 任务转换测试分类性能对比
    4.4 任务组合对比分析
    4.5 本章小结
第五章 精神分裂症疾病诊断仿真系统设计
    5.1 系统总体介绍
    5.2 系统功能实现
    5.3 提示信息说明
    5.4 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 主要研究成果
    6.2 后续研究内容
参考文献
致谢
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本文编号：2853172