静息态磁共振脑影像的动态功能连接模式分析

发布时间：2017-10-15 00:29

  本文关键词：静息态磁共振脑影像的动态功能连接模式分析

  更多相关文章： 功能磁共振成像 静息状态 动态功能连接 功能网络 低频震荡振幅 精神分裂症 驾驶行为

【摘要】：人脑是世界上最复杂的结构,人们一直致力于探索其更深层次的奥秘,渴望揭开这一层神秘的面纱。功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI)为人们研究人脑功能提供了强有力的工具,而静息fMRI因其包含信息量大、操作简单等优点而应用广泛。随着脑功能网络研究的不断深入,人们发现了静息功能连接的时域变化特性,并对此产生了浓厚的兴趣。本文以两组静息fMRI数据为研究对象,分析了精神分裂症和长期驾驶行为对人脑动态功能网络的影响。论文的主要工作包括以下三个方面内容:构建了基于动态功能连接的分析方法框架。自发性神经波动的发现,让人们开始关注脑区之间的动态信息交互。越来越多的研究证明了功能连接的时域特性,并且开始将动态连接应用到脑功能网络的分析中。本文第二章通过总结以往静息fMRI数据的特征提取和分析方法,提出了一套以动态功能连接为基本特征的模式分析方法框架,并将此方法框架应用到后续章节的静息fMRI数据分析当中。网络间的动态交互异常可以为精神分裂症诊断提供潜在的生物学标记。本文第三章运用第二章提出的方法框架,论证了基于动态功能网络鉴别精神分裂症患者的可行性。结果证明,基于动态功能网络的方法可以以81.3%的分类精度将精神分裂症患者与健康对照区分开来。对一致性特征进行统计的结果显示,具有高分辨力的功能连接大部分分布在定义的六个功能网络之间,表明网络间的功能连接对分类做出了更大的贡献。这些网络间动态交互的改变意味着,精神分裂症患者的脑区间存在着动态交互异常,并且可以为临床诊断提供可靠的生物学标记。长期驾驶行为改变了脑区间的动态交互。本文第四章首次从动态功能连接的角度出发,同样利用第二章的方法框架,分析了长期驾驶行为对脑区间动态交互的影响。分类结果显示,以功能连接的低频振荡振幅(amplitude of low-frequency fluctuations,ALFF)为基本特征,可以有效地将驾驶员和非驾驶员区分开来,留一法的分类正确率达到90.0%。其中,绝大多数具有高分辨力的连接都分布在网络间,表明长期的驾驶行为改变了人脑部分脑区间的动态信息交互。通过一致性特征分析发现,与非驾驶员相比,驾驶员在警觉网络中脑区间的动态交互减弱;驾驶员的默认网络、额顶控制网络与初级认知网络之间的动态交互减弱。结合静态功能连接的结论,本文的研究结果可能有助于解释人脑功能与驾驶行为之间的相关性;同时在判断个体是否适合驾驶方面,可能具有潜在的应用价值。
【关键词】：功能磁共振成像 静息状态 动态功能连接 功能网络 低频震荡振幅 精神分裂症 驾驶行为
【学位授予单位】：国防科学技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：R338;O482.531
【目录】：

• 摘要8-9
• ABSTRACT9-11
• 第一章 绪论11-25
• 1.1 课题背景11-14
• 1.2 静态功能连接的研究现状14-17
• 1.3 动态功能连接的研究现状17-22
• 1.3.1 检测功能连接的动态特性17-19
• 1.3.2 提取功能连接时域特征的分析方法19-22
• 1.4 本文的主要贡献和组织结构22-25
• 1.4.1 本文的主要贡献22-23
• 1.4.2 组织结构23-25
• 第二章 动态功能连接的分析方法框架25-35
• 2.1 静息fMRI数据预处理26-27
• 2.2 动态功能连接的提取27-28
• 2.2.1 时间序列的提取和静息功能网络27
• 2.2.2 滑动窗口27-28
• 2.2.3 低频振荡振幅28
• 2.3 特征提取方法28-31
• 2.3.1 主成分分析28-30
• 2.3.2 局部线性嵌入30-31
• 2.4 模式分类方法31-34
• 2.4.1 线性SVM32-33
• 2.4.2 非线性SVM33-34
• 2.5 本章小结34-35
• 第三章 精神分裂症患者的动态功能连接分析35-48
• 3.1 研究背景35-36
• 3.2 被试和方法36-40
• 3.2.1 被试36-37
• 3.2.2 静息实验和数据采集37
• 3.2.3 数据预处理37-38
• 3.2.4 动态功能连接的获取38-40
• 3.2.5 特征选择和SVM分类40
• 3.3 实验结果40-45
• 3.3.1 分类结果40-44
• 3.3.2 具有高分辨力的功能连接44-45
• 3.4 结果分析与讨论45-47
• 3.4.1 功能连接网络的改变45-46
• 3.4.2 网络间动态交互异常46-47
• 3.4.3 精神分裂症的可靠性识别47
• 3.4.4 存在的局限和未来发展方向47
• 3.5 本章小结47-48
• 第四章 长期驾驶行为对人脑影响的动态功能连接分析48-61
• 4.1 研究背景48-49
• 4.2 被试和方法49-51
• 4.2.1 被试信息和数据获取49-50
• 4.2.2 数据预处理50
• 4.2.3 动态功能连接的提取和SVM分类50-51
• 4.3 实验结果51-57
• 4.3.1 分类结果51-54
• 4.3.2 具有高分辨力的功能连接54-56
• 4.3.3 功能连接的ALFF与驾龄之间的相关性56-57
• 4.4 结果分析与讨论57-60
• 4.4.1 改变的功能连接网络57-58
• 4.4.2 相关性分析58-59
• 4.4.3 网络间动态交互的改变和可靠性识别59-60
• 4.4.4 局限和发展方向60
• 4.5 本章小结60-61
• 第五章 总结与展望61-64
• 5.1 论文工作总结61-62
• 5.2 未来工作展望62-64
• 致谢64-66
• 参考文献66-73
• 作者在学期间取得的学术成果73
• 作者在学期间参与的主要科研工作73

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本文编号：1034068