多變量模式分析在痛覺測量中的應用——基于fMRI數據.pdf

1、獨創(chuàng)性聲明學位論文題目：壘變量椹式金盤查疽覺測量主的廑周二二基王￡迪I數握本人提交的學位論文是在導師指導下進行的研究工作及取得的研究成果。論文中引用他人已經發(fā)表或出版過的研究成果，文中己加了特別標注。對本研究及學位論文撰寫曾做出貢獻的老師、朋友、同仁在文中作了明確說明并表示衷心感謝。學位論文作者：簽字日期：二礦哆年l；月≥日學位論文版權使用授權書本學位論文作者完全了解西南大學有關保留、使用學位論文的規(guī)定，有權保留并向國家有關部門或機構送

2、交論文的復印件和磁盤，允許論文被查閱和借閱。本人授權西南大學研究生院(籌)可以將學位論文的全部或部分內容編入有關數據庫進行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復制手段保存、匯編學位論文。(保密的學位論文在解密后適用本授權書，本論文：口不保密，口保密期限至年月止)。學位論文作者簽名：砘湊簽字日期：力步年占月鄉(xiāng)曰導師簽名：書艦7j僥似趴簽字日期：≥DU年莎月r日西南大學碩士學位論文摘要多變量模式分析在痛覺測量中的應用——基于fMRI數據基礎心理

3、學專業(yè)碩士研究生：陳睿指導教師：胡理副教授：ToddJackson教授摘要國際疼痛研究學會(InternationalAssociationfortheStudyofPain，IASP)對疼痛有著明確的定義，即疼痛是指“與組織損傷或潛在的組織損傷相關的不愉快的主觀感覺和情感體驗”。這表明疼痛是一種復雜的包含多種成分的社會生理心理體驗，是人類多數疾病的一種伴隨癥狀。臨床上，疼痛一般會隨著病情的開始、惡化、好轉和治愈而出現、加重、減輕和消失

4、。因此，在臨床上，有效的疼痛評估可以為我們監(jiān)測病情發(fā)展變化和衡量治療效果提供重要指標。而當病人機體已經痊愈而疼痛還沒有完全消失的時候，這些疼痛又極可能會轉化為對人體有害的慢性疼痛病癥，從而明顯降低患者的日常生活質量。在這個時候，疼痛評估就可以為疼痛治療決策提供主要的判斷和衡量標準。但鑒于疼痛受到不同患者在感覺、注意、情緒、意識狀態(tài)和經驗等方面多種因素影響，不可避免的主觀性偏差給疼痛的客觀評估和臨床科學診斷造成了巨大困難。近年來，由于功能

5、磁共振成像(functionalmagneticresonanceimaging，fMRI)技術在有效探究大腦內部處理疼痛認知活動機制方面有著不可替代的優(yōu)勢，所以被人們廣泛應用于認知神經科學領域的基礎和臨床研究。它利用磁振造影技術來有效探測神經元活動所引發(fā)的血液動力的改變幅度，是一種先進的神經成像技術，具有非侵入、空間分辨率高等顯著優(yōu)點。，再者，借助于機器學習(machinelearning)領域的相關算法，在fMRI基礎上發(fā)展起來的多

6、體素模式分析方法(multivoxelpatternanalysis，MVPA)能夠更有效更精確地探知大腦在不同疼痛認知狀態(tài)下，激活模式的空間分布差異，從而大幅度提高疼痛測量的精度和信效度。因此，它被認為是能提取疼痛特異性指標的非常具有前景的方法之一。本研究總共進行了兩個實驗，其中實驗一是對30個被試的疼痛誘發(fā)腦響應數據進行傳統(tǒng)意義上的預處理，然后采用支持向量機(surpportvectormachine，SVM)算法對數據進行二元分類