基于医学影像数据的多元模式识别分析

发布时间：2017-09-03 11:02

  本文关键词：基于医学影像数据的多元模式识别分析

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【摘要】：精神分裂症主要是以精神活动与环境的不协调为主要特征的一类最常见的精神疾病,具体表现在基本个性的改变及思维、情感和行为的分裂等。本文对比分析了精神分裂症患者与正常人的静息态大脑网络功能连接,旨在通过比较精神分裂症患者与正常人大脑网络之间的异常功能连接,对精神分裂症患者进行分类。 本文收集了69名精神分裂症患者与62名正常人的大脑静息态fMRI原始数据,其中正常人的大脑数据作为对照组,并要求年龄和性别等与病人组相匹配。运用多元模式识别分析对精神分裂症患者与正常人进行分类,并通过置换检验估计分类的可靠性。基本思路如下：构造病人组与正常人组的皮尔逊相关系数网络,分别用双样本T检验,风险差,Kendall等级相关三种方法选出最具判别力的特征,采用支持向量机作为分类器,以留一试验方法完善分类性能。然后以准确率为统计量,通过置换检验检测分类结果的合理性。最后对比分析三种不同选特征方法获得的具有判别力的特征以及脑区。 结果显示：用双样本T检验选特征分类的准确率为83.97%,用风险差方法选特征分类的准确率为83.21%,用Kendall等级相关系数选特征分类的准确率为83.97%,分类的效果均较高。除此之外,风险差方法与Kendall等级相关系数方法对病人的分类效果要比对正常人的分类效果高。同时,通过三种不同的特征选择方法,本文发现最具判别力脑区,主要位于默认网络,与注意力,感觉和记忆有关的网络,并且大致分布在大脑的前部和中部区域。在风险差与Kendall等级相关系数检验方法得到的公共特征中,本文发现具有判别力的特征主要包括额上回,前后扣带回,角回,楔前叶,额叶,颞叶,中央前后回,辅助运动区,嗅皮质,海马旁回,杏仁核,尾状核,豆状苍白球,丘脑等脑区之间的功能连接。值得注意的是：病人组的楔前叶与后扣带回脑区之间的功能连接显著减弱。这对分析探究精神分裂症疾病发病机理及诊断有着重要意义。
【关键词】：模式识别 风险差 Kendall等级相关 SVM
【学位授予单位】：湖南师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：R749.3;O212.1
【目录】：

• 中文摘要3-5
• ABSTRACT5-10
• 1 绪论10-14
• 1.1 引言10-11
• 1.2 研究现状及背景介绍11-12
• 1.3 本文内容框架12-14
• 2 数据处理14-16
• 2.1 统计学分析14
• 2.2 数据预处理14-16
• 3 多元模式识别16-22
• 3.1 特征获取16
• 3.2 特征筛选16-19
• 3.2.1 双样本T检验17
• 3.2.2 风险差检验17-19
• 3.2.3 Kendall等级相关检验19
• 3.3 支持向量机基本思想19-20
• 3.4 留一交叉验证20-21
• 3.5 置换检验21
• 3.6 准确率、特异度、敏感度21-22
• 4 结果分析22-30
• 4.1 分类结果22
• 4.2 置换检验结果22-24
• 4.3 具有判别力的脑区24-26
• 4.4 显著差异的功能连接26-30
• 5 讨论与展望30-34
• 5.1 讨论30-31
• 5.2 展望31-34
• 参考文献34-38
• 附录38-42
• 致谢42-44

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前7条

1 程炜;;基于功能磁共振ADHD病人的分类[J];甘肃联合大学学报(自然科学版);2012年06期

2 王飒;郑链;;基于Fisher准则和特征聚类的特征选择[J];计算机应用;2007年11期

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4 范培进;裴晋平;侯占军;史小琴;焦青山;;精神健康现状与精神健康策略的探讨[J];实用医技杂志;2013年08期

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本文编号：784585