精神分裂症患者多生理生化信息分析及自动分类研究

发布时间：2022-01-20 13:29

　　精神分裂症具有病因复杂、患病率高、致残率高等特点,探索精神分裂症的发病原因及其病理机制,对该病的早期诊断、早期干预、早期治疗具有重要意义。本研究基于脑电、肠道菌群和血液等生理生化信息,对精神分裂症患者和健康对照的脑网络属性、肠道菌群丰度、免疫及氧化应激指标等,进行特异性分析、相关性分析和中介效应分析,并结合上述所有特征采用机器学习方法进行精神分裂症自动分类研究,对分类时权重较大的特征进行分析及讨论。本研究纳入49名精神分裂症患者和50名健康对照,分别采集脑电信号、粪便样本和血液样本。基于脑电信号,采用锁相值的计算方法定义脑功能连接,并使用脑复杂网络分析方法计算脑功能网络属性;基于粪便样本,采用16S r RNA测序方法得到肠道菌群丰度;基于血液样本,采用生化分析得到血细胞计数和氧化应激指标。首先,分析两组被试之间生理生化信息的组间差异,结果表明:1)精神分裂症患者脑功能网络在α1、α2、γ等频带表现出明显的小世界属性异常,前额叶、额叶和顶叶的节点中心度显著降低,提示患者脑网络拓扑结构可能发生改变,上述脑区的信息传递效率降低;2)两组被试之间肠道菌群属水平丰度存在显著差异的细菌共有18种... 

【文章来源】：华南理工大学广东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

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0-20国际电极放置标准脑电电极的具体安放位置如图2-1所示，适当对称的分布于头颅各部位，电极命名

华南理工大学硕士学位论文16位影响，可以排除大部分噪音带来的干扰。网络构建的最后一个步骤是选择合适的阈值并将小于该阈值强度的节点连接置0，其余值保持不变则得到一个连接矩阵，亦可将所有大于阈值的连接置1，这样得到的是二值矩阵，根据最后得到的连接矩阵构建脑功能网络。图3-1脑网络构建流程严格的相位锁定要求相位差保持为定值，但在实际计算中一般认为两个耦合信号间相位差在一定范围内，如2π，即认为是相位锁定。分别设两个独立连续信号为()和()，通过希尔伯特变换可得到两信号的瞬时相位，分别记做()和()。其中希尔伯特变换方程为：()=()()=∫()()+∞∞=1∫()+∞∞(3-1)其中()=1，同时为了避免在=和=±∞等情况下的奇点，此处的积分认定为柯西主值。由此可以计算出瞬时相位，计算公式如下：()=arctan()()(3-2)两个信号通道之间的瞬时相位差表现为：()=()()，使用PLV描述两信号通道间的同步性：=|()|。脑电信号按照1000Hz的频率进行采集，故而设信号同步采集的数据长度为N，并分别将两个信号通路记做1()和2()，计算出每一个时间点的瞬时相位，分别记为1()和2()，得到瞬时相位差()=1()2()，最后定义相同步相干指数R为：

华南理工大学硕士学位论文22图3-2SVM分类原理示意图随机森林是由Ho[63]等人提出的根据一系列决策树完成模型训练及样本分类的方法，依据每个子决策树的输出结果确定最终的输出结果。具体执行过程如下：1）对训练集采用随机放回抽样构建数据子集，每个数据子集视为一个决策树，该过程中训练数据集与所有数据子集的数据总量相等，且任意数据子集中的数据元素可以重复。2）在每个节点处选取部分特征作为备选特征，其中备选特征数小于总特征，且所选特征数在每个节点均相等。3）在每个决策树中输入数据，每个子决策树终端节点都会输出该节点分析样本数出现最频繁的类别。4）当输入新的数据时，每个决策树都会生成一个输出结果，根据该结果进行投票，统计出票数最多的结果作为随机森林算法的分类结果。图3-3RF分类原理示意图

【参考文献】：
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博士论文
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硕士论文
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本文编号：3598909