基于文本挖掘的抑郁症脑网络统计模型研究

发布时间：2023-03-12 16:00

　　人脑是自然界中最复杂的系统之一，不同的功能区域相互作用相互协调共同构成一个网络来发挥功能。人脑是一个复杂的网络，具有高效的“小世界”拓扑属性。研究表明特定脑疾病的发病过程中，脑区功能性连接紊乱，一些脑区之间有着很强的关联。本文针对脑疾病抑郁症，使用文本数据挖掘工具获取与该脑疾病关联强度活跃的关键脑区以及关键脑区之间的关联强度建立了抑郁症脑网络权重模型，最后完成脑网络模型图形表达，以期揭示一种脑疾病发病的关键脑区网络映射，与此同时也希望我们的工作将会对广大脑疾病医学研究工作者们有所帮助。本文主要内容为： 1．首先从人脑的复杂系统开始，简单的描述一些脑网络研究的一些基本概念和意义，随后究其复杂程度引入复杂网络。这样，逐渐的把复杂网络的一些东西用来解释了新兴的脑网络这个概念，最后具体到脑网络中的边和节点的构成意义，以及脑网络中边和节点的权重关系。 2．随后，本文从对当前医学研究用得较多的几个脑区词表做了梳理以及简单的整合，其中包括了脑区名以及它们的坐标，因为后面的脑网络将用到的脑区节点名词和坐标就处于此处。然后，本文把脑网络的这个概念关联到了具体的抑郁症脑疾病，根据PubMed医学文献库中近...

【文章页数】：75 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 研究意义
    1.2 研究背景
        1.2.1 脑网络国内外研究现状
        1.2.2 文本挖掘国内外研究现状
    1.3 本文主要工作
    1.4 本论文的结构安排
第二章 脑疾病与脑网络
    2.1 复杂网络
    2.2 脑疾病
    2.3 本章小结
第三章 脑区词表构建
    3.1 布鲁德曼脑区词典模板
    3.2 脑区词表的初步整合
    3.3 本章小结
第四章 脑网络统计模型的建立与实现
    4.1 PUBMED 医学文献库简介
    4.2 脑网络统计建模
        4.2.1 节点权重计算模型
        4.2.2 节点连接权重计算模型
    4.3 脑网络统计计算引擎
        4.3.1 CSSE 的总体架构
        4.3.2 数据库的构建
            4.3.2.1 关键数据的设计
            4.3.2.2 数据库的选取
            4.3.2.3 文本数据的抓取和转换
        4.3.3 关键模块的概况
            4.3.3.1 全文解析模块
            4.3.3.2 搜索模块
            4.3.3.3 综合计算模块
    4.4 本章小结
第五章 统计模型验证及结果分析
    5.1 全文解析搜索统计验证
    5.2 计算结果分析及二维表达
    5.3 统计三维展示及分析
    5.4 本章小结
第六章 总结与展望
致谢
参考文献
攻硕期间取得的研究成果



本文编号：3761517