无偏脑网络分析方法研究及其在阿尔茨海默症中的应用

发布时间：2020-10-30 10:35

　　 人脑是自然界中最复杂的系统之一,是由数以亿计的神经元所构成的复杂而庞大的网络,是进行信息处理和认知表达的生理基础。近年来,复杂网络理论被引入脑科学研究中,研究者将其表示为一个图,使用复杂网络和图论的知识从不同角度分析脑网络,并取得了长足发展,为人脑的研究提供新的方法和手段。但是,在脑网络的构建和分析中仍存在一些关键问题需要解决。首先目前基于阈值的脑网络构建方法受阈值选择的影响,使得网络的可比性下降,同时也使得分析结果出现不一致;其次,如何挖掘到最优的属性和结构特征识别脑网络,如何较准确的计算脑网络的相似度用于脑网络之间的聚类也是急需解决的问题。本文基于复杂网络理论和图论知识,探讨脑网络节点中心性的评价方法;针对阈值网络带来的分析结果偏差,探讨无偏脑网络的构建方法;在此基础上对复杂网络指标进行组间比较,以期发现疾病状态下脑网络各指标的变化规律,构建分类模型;此外,从社团结构的角度,分析组间存在的差异,并在此基础上测量脑网络之间的相似度,使用无监督学习方法,构建聚类模型。最后,将上述方法应用到阿尔茨海默症,分析阿尔茨海默症患者与正常对照组脑网络之间的差异,挖掘阿尔茨海默症诊断的影像学指标辅助临床诊断。本文主要创新工作包括:(1)提出一种基于度和k-core的节点中心性测量方法并用于阈值脑网络的分类复杂网络理论中,提供了许多节点中心性测量方法,但是这些方法从各自不同的,单一的角度来衡量节点中心性。研究发现,单一的测量方法不能准确的测量节点中心性。针对这个问题,本文提出将度和k-core中心性相结合用于测量脑网络的节点中心性,随后在阈值脑网络中计算每个节点的中心性,以中心性为特征,对阿尔茨海默症患者与正常对照组阈值脑网络进行分类。(2)提出无偏脑网络拓扑结构差异性分析方法,并构建分类模型为了避免传统阈值网络中阈值选择对网络结构的影响,本文引入最小生成树偏差校正方法构建了无偏脑网络,在此基础上分析网络拓扑结构存在的差异,利用核主成分分析方法捕获差异并构建阿尔茨海默症分类模型。(3)提出局部属性和拓扑结构特征相结合的无偏脑网络分类模型脑网络在属性和结构两种特征上均表现出显著的差异性,不同的特征提供不同的信息,考虑到多种特征可能反映了多种互补信息,因此,本文在无偏脑网络的基础上,提取其在局部属性和拓扑结构两方面的特征,利用合成核将两种不同的特征进行融合,并构建阿尔茨海默症分类模型。(4)提出一种脑网络相似性度量方法并构建聚类模型当训练数据被赋予正确的标签并且选择了最优特征时,分类性能通常很好。但是从大量的数据中提取和选择最优的特征是很费时的。此外,训练数据的标签主要依赖于临床医生的诊断,因此,临床医生将花费大量的时间和精力来标记数据。为了减少标记数据的工作量,本文提出一种利用余弦相似度和子网络核来度量脑网络相似度的方法,并使用谱聚类构建脑网络聚类模型识别阿尔茨海默症患者。
【学位单位】：太原理工大学
【学位级别】：博士
【学位年份】：2019
【中图分类】：O157.5;R749.16
【部分图文】：

= [ g1 g]使用 Weisfeiler-Lehman(WL)子树核函数，计算核矩阵 K；计算核矩阵 K 的特征值 1， 2， ， 和特征向量ν1，ν2， ，确定 m，使图特征信息的覆盖率达到 90%以上。确定方法为求特1，2， ， ；当 ≥ 90%，则选取 m 个主成分α1，α2， 估 m 不同取值对分类性能的影响，我们在 m 取 7 个不同的值（分12，14）时，执行 MCI 分类任务，其分类结果如图 3-2 所示。该=7 或 8，MCI 和 NC 的分类精度最高。此时，m 正好满足公式∑ i 1是网络数)。因此，在核主成分分析中，我们选用特征值较大的前 m 满足公式∑ i 10 9 ∑ ni 1(n 是网络数)时，特征将包含

太原理工大学博士研究生学位论文繁子图（支持度设置为 0.7）。图 3-3 描述了 MCI、AD 和 NC 的频繁子征选择中，首先计算频繁子图的频率差，表 3-5、表 3-6 和表 3-7 分C 组、MCI 与 NC 组以及 MCI 与 AD 组频繁子图的频率差，并且选择子图作为判别性子图，表中判别子图粗体显示。图 3-4、图 3-5 和图 3C 组、MCI 与 NC 组以及 MCI 与 AD 组的最具判别性的脑区。

AD与NC组显著性差异脑区Fig.3-4BrainregionswithsignificantdifferencebetweenADandNC
【参考文献】

相关期刊论文 前2条

1 赵彬;商秀丽;何志义;范国光;刘虎;;阿尔茨海默病的静息态功能磁共振成像低频振幅研究[J];中国医科大学学报;2012年04期

2 梁夏;王金辉;贺永;;人脑连接组研究:脑结构网络和脑功能网络[J];科学通报;2010年16期

本文编号：2862357