基于fMRI的脑肿瘤患者静息态脑功能网络特征研究

发布时间：2021-01-12 01:54

　　本文系统开展了基于功能磁共振成像（f MRI）技术的脑肿瘤病人认知功能下降机理研究。通过构建脑功能网络模型,从局部脑功能网络和全局脑功能网络角度分析脑肿瘤对功能区的影响,探讨肿瘤对脑功能网络参数的制约关系,寻找影响病人认知功能网络特征和评价指标,提出具有一定临床依据的脑认知水平的评价模型。在大量临床肿瘤病例基础上,利用脑功能网络参数对脑肿瘤级别分类开展了系统研究。论文主要工作如下:（1）从局部脑功能网络角度探索脑肿瘤病人认知功能下降机理。论文采用改进的独立成分分析算法提取脑肿瘤患者组和健康组的默认模式网络和听觉网络。对默认模式网络研究结果发现,与健康组相比脑肿瘤患者组的功能连通强度在眶部额上回,左海马和右扣带回等呈现显著性减弱;在右额中回,左扣带回和左顶叶等连通强度呈显著性增强,结果揭示了脑肿瘤患者组的默认模式网络出现功能异常连通模式,该结果进一步说明脑肿瘤患者组默认模式网络功能紊乱。对听觉网络研究结果发现,与健康组相比脑肿瘤患者组的功能连通强度在左内颞叶,左颞上回和左、右颞极等呈现显著性减弱,该结果说明脑肿瘤患者组的听觉网络功能内部相互作用明显比健康组低。采用同样的方法对高级和低级别... 

【文章来源】：南京航空航天大学江苏省 211工程院校

【文章页数】：129 页

【学位级别】：博士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
注释表
第一章 绪论
    1.1 引言
    1.2 研究背景
        1.2.1 国内外关于脑肿瘤患者认知功能测试的研究
        1.2.2 国内外关于脑肿瘤级别分类研究
    1.3 脑功能成像概述
    1.4 功能磁共振成像原理
        1.4.1 磁共振成像原理
        1.4.2 功能磁共振成像
    1.5 静息态fMRI研究
        1.5.1 静息态自发脑功能活动生理基础
        1.5.2 静息态脑功能研究方向
        1.5.3 静息态fMRI信号采集和预处理
        1.5.4 静息态脑功能网络方法
    1.6 论文研究内容和组织结构
        1.6.1 论文研究内容
        1.6.2 论文创新点
        1.6.3 课题来源
        1.6.4 论文组织结构
第二章 基于fMRI的脑肿瘤图像配准
    2.1 引言
    2.2 基于相干性结合相位一致性的脑肿瘤图像分割方法
        2.2.1 相干性原理
        2.2.2 相位一致性原理
        2.2.3 采用LogGabor小波计算相位一致性
        2.2.4 相干性结合相位一致性聚类分析
        2.2.5 实验数据
        2.2.6 脑肿瘤图像分割结果
        2.2.7 讨论和结论
    2.3 基于代价函数掩模法的脑肿瘤fMRI数据配准
        2.3.1 引言
        2.3.2 标准的空间归一化方法
        2.3.3 代价函数掩模法
    2.4 面向Powell算法的脑肿瘤fMRI数据配准
        2.4.1 配准目标函数和Powell算法
    2.5 基于相似性测度的配准性能分析和实验比较
        2.5.1 仿真数据的相似性测度比较和分析
        2.5.2 实验分析与结果
    2.6 讨论与小结
    2.7 本章小结
第三章 基于fMRI特征改进独立成分分析算法研究
    3.1 引言
    3.2 独立成分分析理论
        3.2.1 独立成分分析原理和假设
        3.2.2 独立成分分析无法确定的因素
        3.2.3 数据中心化和白化
        3.2.4 独立成分分析算法
    3.3 改进的两种ICA算法
        3.3.1 基于粒子群和迭代梯度法组合的盲源分离
        3.3.2 自适应松弛因子独立成分分析算法研究
        3.3.3 改进方法、Infomax ICA和FastICA性能比较
        3.3.4 结论
    3.4 本章小结
第四章 基于ICA脑肿瘤静息态局部脑功能网络研究
    4.1 引言
    4.2 空间独立成分分析激活体素意义
    4.3 静息态听觉网络和默认模式网络特征研究
        4.3.1 数据采集
        4.3.2 数据预处理
        4.3.3 数据降维
        4.3.4 Group-ICA分析方法
        4.3.5 数据分析
        4.3.6 选择最适成分
        4.3.7 随机效应分析
    4.4 结果
        4.4.1 脑肿瘤患者组和健康组局部脑功能网络分析
        4.4.2 高级和低级别脑肿瘤患者组局部脑功能网络分析
    4.5 本章小结
第五章 脑肿瘤静息态全脑功能网络研究
    5.1 引言
    5.2 额叶脑肿瘤患者的全脑功能网络研究
        5.2.1 数据采集
        5.2.2 数据预处理
        5.2.3 全脑功能网络数据分析
        5.2.4 全脑功能网络的特征度量
        5.2.5 额叶脑肿瘤患者全脑功能网络分析结果
        5.2.6 讨论
        5.2.7 结论
    5.3 低级和高级别脑肿瘤患者全脑功能网络研究
        5.3.1 数据采集
        5.3.2 数据预处理
        5.3.3 低级和高级别脑肿瘤患者全脑功能网络参数分析
        5.3.4 讨论和结论
    5.4 本章小结
第六章 基于脑功能网络特征的脑肿瘤级别分类研究
    6.1 引言
    6.2 支持向量机
    6.3 面向脑肿瘤BOLD信号功率谱和近似熵特征参数评估分类
        6.3.1 数据采集与预处理
        6.3.2 低级和高级别脑肿瘤BOLD信号分析
        6.3.3 低级和高级别脑肿瘤BOLD信号近似熵特征分析
        6.3.4 面向BOLD信号值、功率谱和近似熵特征的脑肿瘤级别分类
        6.3.5 讨论与结论
    6.4 面向局部脑功能网络参数评估分类
        6.4.1 数据采集
        6.4.2 数据分析
        6.4.3 基于听觉网络脑肿瘤级别分类结果
        6.4.4 基于默认模式网络脑肿瘤级别分类结果
        6.4.5 结论
    6.5 面向全脑功能网络参数评估分类
        6.5.1 基于点效率和度参数脑肿瘤级别分类结果
        6.5.2 结论
    6.6 测试结果ROC分析
        6.6.1 ROC分析的基本原理
        6.6.2 ROC评价指标
        6.6.3 实验结果分析
    6.7 健康组和低级别脑肿瘤患者组的脑功能网络参数分类研究
        6.7.1 数据采集和预处理
        6.7.2 基于默认模式网络的簇团特征因子分类研究
    6.8 本章小结
第七章 总结和展望
    7.1 论文工作总结
    7.2 关于后续工作
参考文献
致谢
在学期间的研究成果及发表的学术论文


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进C-V模型的肾脏CT图像分割方法[J]. 张品,梁艳梅,常胜江.  光电子.激光. 2013(03)
[2]基于多分辨率和Powell算法的医学图像配准[J]. 周其慧,宋余庆,陈健美,郝朝玲,晏燕华.  计算机应用研究. 2013(04)
[3]基于互累积量的有噪独立分量分析方法[J]. 蔡连芳,田学民.  计算机工程. 2012(16)
[4]遗传算法对Powell图像配准方法的改进[J]. 李伟,何鹏举,杨恒,陈明.  计算机工程与应用. 2012(20)
[5]基于磁共振图像特征的脑胶质瘤MIB-1指数无创检测[J]. 潘颖,刘晨彬,张海石,黄峰平,夏顺仁.  航天医学与医学工程. 2012(03)
[6]基于图像特征的各向异性扩散去噪方法[J]. 柯丹丹,蔡光程,曹倩倩.  计算机应用. 2012(03)
[7]3.0T弥散张量成像联合功能BOLD-fMRI在脑外科手术前后的应用[J]. 林尔坚,黄权,毛丽娟,潘碧桃,罗柏宁,余深平.  中华临床医师杂志(电子版). 2011(05)
[8]额叶肿瘤患者执行功能研究[J]. 彭立辉,郭立新,李江,卢明.  中国临床心理学杂志. 2010(06)
[9]基于粒子群和牛顿迭代法的目标定位方法研究[J]. 姚金杰,韩焱.  计算机应用研究. 2010(05)
[10]一种修正的牛顿迭代法[J]. 王晓峰.  长春理工大学学报(自然科学版). 2010(01)

博士论文
[1]功能磁共振成像对幕上胶质瘤术前分级临床应用价值初探及优化指标选择[D]. 邹启桂.华中科技大学 2011
[2]磁共振功能成像在人脑胶质瘤侵袭性评价中的应用及与病理免疫组化的对照研究[D]. 王丽君.中国医科大学 2008
[3]独立分量分析方法及在图像处理中的应用研究[D]. 王明祥.上海大学 2005



本文编号：2971902