基于神经影像的脑功能网络连接技术及应用研究

发布时间：2017-08-13 14:12

  本文关键词：基于神经影像的脑功能网络连接技术及应用研究

  更多相关文章： 静息态功能磁共振 脑功能网络连接技术 默认网络 低频振幅 独立成分分析 格兰杰因果分析 双相障碍 创伤后应激障碍

【摘要】：生物医学信号属于强噪声背景下的低频微弱信号,是由复杂的生命体发出的不稳定的自然信号,人体生物信号的提取和处理是自然科学领域中难度最大的技术,对这门技术的研究已成为信号处理领域的一个热门课题。近年来,随着各种神经成像技术和信息处理技术的不断发展,基于临床成像技术的信息提取和分析逐渐成为交叉学科的重要科学前沿,在临床上具有重要的价值。论文围绕静息态功能磁共振成像技术及其信号处理方法,对脑功能网络的激活、无向功能连接和有向效应连接技术进行了系统地分析,并将这三种处理技术应用于双相障碍和创伤后应激障碍的研究中。论文主要的研究内容和创新点如下:1.基于低频振幅的双相障碍脑激活模式研究。采用低频振幅技术提取具有同步性激活的脑区,从功能定位的角度分离出大脑功能异常的网络。结果显示,双相障碍患者静息态下的默认模式网络(default mode network,DMN)出现异常,表明DMN功能异常可能是双相障碍发病的病理生理机制之一,且DMN与思维障碍有关。2.基于独立成分分析的创伤后应激障碍静息态脑功能连接网络研究。基于盲源信号分析的独立成分分析技术,把每个具有同步性的网络作为一个独立成分提取出来,从多网络层面研究大脑功能网络的异常改变。研究发现背侧注意网络和自我参照网络功能连接特异性增高,默认模式网络功能连接降低。结果表明创伤后应激障碍的网络存在选择性异常连接,并且,此异常连接与患者的认知损伤及相关功能评价脑区有相关性。3.基于格兰杰因果分析的双相障碍静息态脑效应连接网络研究。首先采用空间独立成分分析技术从多网络中分离出DMN网络,并从DMN内部提取8个关键脑区作为感兴趣区域,而后对这8个关键脑区进行格兰杰因果计算,从效应连接网络的角度研究大脑功能网络的异常变化。研究发现左侧楔前叶、右侧角回和右侧颞中回都可以驱动腹侧前额叶皮质,右侧颞中回可以驱动右侧楔前叶。结果表明双相障碍的思维障碍与情感障碍的部分脑区可以相互驱动,互为因果,并且楔前叶是思维障碍的关键脑区。
【关键词】：静息态功能磁共振 脑功能网络连接技术 默认网络 低频振幅 独立成分分析 格兰杰因果分析 双相障碍 创伤后应激障碍
【学位授予单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：R741.044;TN911.7
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 注释表10-12
• 第一章 绪论12-19
• 1.1 研究背景和意义12-13
• 1.2 静息态fMRI的研究现状13-15
• 1.3 脑功能网络连接技术15
• 1.4 静息态fMRI在疾病上的研究15-17
• 1.4.1 静息态fMRI在青少年双相障碍上的应用研究15-17
• 1.4.2 静息态fMRI在创伤后应激障碍上的应用研究17
• 1.5 主要研究内容17-19
• 第二章 脑信号处理的理论基础19-31
• 2.1 脑功能网络的提取方法19-21
• 2.1.1 广义线性模型19-20
• 2.1.2 低频振幅20
• 2.1.3 局域一致性20-21
• 2.2 脑功能网络的连接方法21-27
• 2.2.1 相关分析21
• 2.2.2 相干分析21-22
• 2.2.3 独立成分分析22-23
• 2.2.4 图论分析23-25
• 2.2.5 小世界网络25-27
• 2.3 脑功能网络的效应连接方法27-30
• 2.3.1 动态因果模型27
• 2.3.2 格兰杰因果分析27-30
• 2.4 本章小结30-31
• 第三章 基于ALFF检测技术的青少年BD静息态脑激活模式研究31-35
• 3.1 引言31
• 3.2 数据采集及处理31-32
• 3.2.1 研究对象31-32
• 3.2.2 数据采集32
• 3.2.3 数据处理32
• 3.2.4 统计分析32
• 3.3 结果32-33
• 3.4 讨论33-34
• 3.5 本章小结34-35
• 第四章 基于ICA分离检测技术的PTSD静息态脑网络研究35-41
• 4.1 引言35
• 4.2 数据采集及处理35-36
• 4.2.1 研究对象35-36
• 4.2.2 数据采集36
• 4.2.3 数据处理36
• 4.2.4 统计分析36
• 4.3 结果36-39
• 4.3.1 研究对象量表评估结果36-37
• 4.3.2 ICN组分析结果37-39
• 4.4 讨论39-40
• 4.5 本章小结40-41
• 第五章 基于Granger因果分析的青少年BD静息态脑网络研究41-48
• 5.1 引言41
• 5.2 数据采集及处理41-42
• 5.2.1 研究对象41
• 5.2.2 数据采集41
• 5.2.3 数据处理41-42
• 5.2.4 格兰杰因果分析和检验42
• 5.3 结果42-46
• 5.3.1 研究对象量表评估结果42
• 5.3.2 实验结果42-46
• 5.4 讨论46-47
• 5.5 本章小结47-48
• 第六章 总结与展望48-50
• 6.1 本论文工作总结48-49
• 6.2 对后续工作的展望49-50
• 参考文献50-56
• 致谢56-57
• 在学期间的研究成果及发表的学术论文57

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本文编号：667680