基于腦影像數(shù)據(jù)的模式識別方法研究及應用.pdf

1、功能磁共振成像(Functional magnetic resonance imaging,fMRI)技術是人們探測腦功能活動的無損檢測手段，為科學揭示大腦結構和功能改變，提供了影像學基礎。本文主要研究從功能磁共振數(shù)據(jù)中提取特征，從而為疾病或治療效果提供生物標記。結合傳統(tǒng)的特征提取方法（例如：局部區(qū)域一致性和低頻振蕩振幅）以及目前比較流行的動態(tài)網(wǎng)絡特征提取方法來全面提取特征。
　　主要工作如下：
　　1．我們利用局部區(qū)域一致

2、性（Regional Homogeneity,ReHo）和低頻振蕩振幅（Amplitude of low-frequency fluctuation,ALFF）尋找圍絕經(jīng)期綜合癥患者和正常人腦區(qū)之間的差異，從而為該疾病提供可靠的生物標記物?，F(xiàn)在醫(yī)學研究表明圍絕經(jīng)期綜合癥很可能是由于小腦控制的激素釋放量異常導致[1]。我們通過分析采集到的圍絕經(jīng)期綜合癥患者的靜息態(tài)磁共振數(shù)據(jù)來驗證前面的假設。我們認為ReHo和ALFF是探索圍絕經(jīng)期綜合癥發(fā)

3、病的有力工具。我們希望分析的結果對提高圍絕經(jīng)期綜合癥病理生理機制有一定的幫助。
　　2．為了深入認識大腦在不同狀態(tài)下的關系，我們使用左右利手被試數(shù)據(jù)。利用廣義線性模型以及單樣本T檢驗獲取左右利手被試任務態(tài)下大腦激活區(qū)域，并選取12個感興趣區(qū)域（Region of interest,ROI）為種子點。計算靜息態(tài)下左右利手相應ROI區(qū)域之間的功能連接（functional connectivity,FC）。由于任務態(tài)數(shù)據(jù)和靜息態(tài)數(shù)據(jù)都

4、是時間序列數(shù)據(jù)，所以每個被試都可以得到一個動態(tài)的腦網(wǎng)絡（利用（flexible least square FLS）算法可以使得180個時間點對應180個腦網(wǎng)絡）。利用聚類方法給每個樣本的動態(tài)腦網(wǎng)絡進行聚類，從而得到個體水平上腦網(wǎng)絡的劃分。再將左右利手被試動態(tài)腦網(wǎng)絡數(shù)據(jù)放在一起進行組上聚類從而得到組上7個類中心。最后將個體樣本的180個腦網(wǎng)絡分別同組上7個類中心算相關值，劃分到相關值最大的類中心中，這樣就得到左右利手都有7類。在完成聚類后