基于結(jié)構(gòu)磁共振成像的性別分類研究.pdf

1、神經(jīng)影像技術(shù)為研究人腦的結(jié)構(gòu)及功能的機(jī)理及變異提供了有效工具，將機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)引入神經(jīng)影像數(shù)據(jù)的分析，則為有效解析神經(jīng)影像數(shù)據(jù)提供了新的可能。采用傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析方法，諸多研究表明男女在腦結(jié)構(gòu)方面存在巨大差異，但這些統(tǒng)計(jì)結(jié)果僅僅是反映了一種“可能性”（例如，99％的可能性顯示男性的皮層厚度大于女性），而不是“事實(shí)”，因此基于統(tǒng)計(jì)分析常常得到相悖的結(jié)論，而這些結(jié)論何者正確，只依靠統(tǒng)計(jì)分析本身往往無法確認(rèn)。通過引入機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，能有效甄別這些統(tǒng)

2、計(jì)結(jié)果中哪些更接近真相:哪些有助于有效識(shí)別個(gè)體性別的差異可能是更為“真實(shí)”的。除了有效甄別統(tǒng)計(jì)結(jié)果的真?zhèn)危詣e分類對(duì)于一些有性別側(cè)重的神經(jīng)精神疾?。ū热缍鄤?dòng)癥的男性患病率明顯偏高，而抑郁癥的女性患病率明顯偏高）的機(jī)理分析及診斷也有重要意義。
　　本研究中，我們基于大樣本磁共振影像進(jìn)行了性別分類研究。具體地，我們基于526個(gè)健康成年人（215個(gè)男性，年齡在22-35歲之間）的腦結(jié)構(gòu)磁共振圖像，提取了每一個(gè)樣本的包括皮層表面積、皮層厚

3、度、灰質(zhì)體積、折疊指數(shù)、平均曲率、高斯曲率及其皮下體積七種參數(shù)，采用彈性網(wǎng)、棧式自編碼和隨機(jī)森林等三種方法開展男女之間的性別分類研究。具體如下:
　　基于彈性網(wǎng)的性別分類:我們基于不同的腦結(jié)構(gòu)參數(shù)，采用彈性網(wǎng)方法構(gòu)建分類模型，采用10折交叉的方法進(jìn)行驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于皮下體積的分類正確率最高，達(dá)到85.38％;當(dāng)組合所有的參數(shù)特征進(jìn)行分類時(shí)，分類正確率達(dá)到88.61％;如果同時(shí)考慮皮層參數(shù)的左右半腦的不對(duì)稱性，分類結(jié)果達(dá)到了

4、90.50％。
　　基于棧式自編碼的性別分類:我們基于不同的腦結(jié)構(gòu)參數(shù)，采用棧式自編碼器構(gòu)建性別分類模型，采用10折交叉法進(jìn)行驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于皮下體積的分類正確率最高，達(dá)到了86.50％;當(dāng)組合所有的參數(shù)特征時(shí)，分類正確率可達(dá)到89.92％;考慮皮層參數(shù)不同區(qū)域的不對(duì)稱性時(shí)，分類結(jié)果反而降低，這一結(jié)果提示棧式自編碼器可能本身已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了對(duì)腦結(jié)構(gòu)特征的有效融合，因此，加入左右不對(duì)稱性未能有效提升分類正確率。
　　基于隨機(jī)

5、森林的性別分類:我們基于不同的腦結(jié)構(gòu)參數(shù)，采用隨機(jī)森林方法構(gòu)建性別分類模型，采用10折交叉的方法進(jìn)行交叉驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于皮下體積的分類正確率最高，達(dá)到83.48％;當(dāng)組合所有的參數(shù)特征時(shí)，分類正確率達(dá)到了86.11％;如果同時(shí)考慮皮層參數(shù)的左右半腦的不對(duì)稱性，分類正確率提升不大。
　　總體而言，本研究基于人腦結(jié)構(gòu)影像，采用三種方法開展了性別分類研究。研究結(jié)果表明，皮下體積、皮層表面積、灰質(zhì)體積等參數(shù)較折疊指數(shù)、平均曲率、高