發(fā)布時(shí)間：2020-04-22 07:40

【摘要】：人腦是自然界中最復(fù)雜的系統(tǒng)之一,復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論應(yīng)用于腦結(jié)構(gòu)與功能的研究已經(jīng)成為腦科學(xué)領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)。論文以解析大腦復(fù)雜的動(dòng)力學(xué)以及時(shí)空傳遞特性為目的,采用功能磁共振數(shù)據(jù)(Functional Magnetic Resonance Imaging,f MRI)集為主要研究對(duì)象,依據(jù)CLM相繼故障模型,研究了正常人大腦的魯棒性和原發(fā)性全面強(qiáng)直陣攣癲癇患者(Generalized tonic-clonic seizure,GTCS)的腦網(wǎng)絡(luò)以及其潛在致病原理。相繼故障指在大部分實(shí)際網(wǎng)絡(luò)中,一個(gè)或多個(gè)節(jié)點(diǎn)的失效(隨機(jī)或蓄意)會(huì)通過節(jié)點(diǎn)之間的耦合關(guān)系引起其他節(jié)點(diǎn)發(fā)生故障,由此產(chǎn)生連鎖反應(yīng),導(dǎo)致相當(dāng)一部分節(jié)點(diǎn)甚至整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的崩潰。正常人的腦網(wǎng)絡(luò)具有高效性、動(dòng)態(tài)性,某個(gè)節(jié)點(diǎn)的失效極可能引發(fā)相繼故障。負(fù)荷最大節(jié)點(diǎn)失效,其承載的信息量將瞬間崩潰,對(duì)整個(gè)腦網(wǎng)絡(luò)的魯棒性將會(huì)產(chǎn)生的影響尚不清楚。首先對(duì)正常人的靜息態(tài)功能核磁共振圖像進(jìn)行預(yù)處理,利用AAL模板將正常人的大腦分割成90個(gè)腦區(qū)。然后分別計(jì)算兩兩腦區(qū)之間的Pearson相關(guān)系數(shù)。接著設(shè)定閾值以獲得鄰接矩陣來描述正常人功能腦網(wǎng)絡(luò)。最后設(shè)置容量系數(shù),賦予該網(wǎng)絡(luò)每個(gè)腦區(qū)容許值。并對(duì)負(fù)荷最大腦區(qū)進(jìn)行攻擊;分析正常人腦功能網(wǎng)絡(luò)的在遭遇攻擊之后的各項(xiàng)網(wǎng)絡(luò)特征的變化情況。研究表明,正常人腦網(wǎng)絡(luò)對(duì)于抵抗相繼故障表現(xiàn)出較強(qiáng)的魯棒性并且該網(wǎng)絡(luò)具有較穩(wěn)定的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。原發(fā)性強(qiáng)直陣攣癲癇患者由于病灶區(qū)的異常,產(chǎn)生影響全腦的動(dòng)力學(xué)行為�；谠摷膊〉奈粗�?jiǎng)恿W(xué)行為,本研究提出假設(shè):CLM相繼故障可對(duì)癲癇患者的病發(fā)以及其動(dòng)態(tài)傳播過程進(jìn)行模擬。此外,GTCS中的負(fù)荷最大節(jié)點(diǎn)承載了最大信息,較容易導(dǎo)致相繼故障。因此,本文選擇GTCS中的負(fù)荷最大腦區(qū)作為模擬癲癇病發(fā)過程的病灶腦區(qū)。首先,以GTCS組中的負(fù)荷最大節(jié)點(diǎn)(左側(cè)額中回)作為種子節(jié)點(diǎn),分別在GTCS組與正常對(duì)照組做與全腦的功能連接,并采用雙樣本t檢驗(yàn),判斷該腦區(qū)是否具有病理生理學(xué)依據(jù)。若GTCS組中的負(fù)荷最大節(jié)點(diǎn)具有臨床意義,選取GTCS組負(fù)荷最大節(jié)點(diǎn)為攻擊節(jié)點(diǎn),分別對(duì)GTCS組和正常對(duì)照組腦網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行相繼故障模擬,分析GTCS組與正常對(duì)照組網(wǎng)絡(luò)特征各項(xiàng)參數(shù)的差異,以及GTCS效率降低比較明顯的腦區(qū)功能。研究表明,CLM相繼故障模擬GTCS的病發(fā)動(dòng)力學(xué)過程具有合理性,并且左側(cè)額中回極可能是該疾病的潛在病灶腦區(qū)。
【圖文】：

圖 2.1 功能磁共振原始圖像據(jù)預(yù)處理過程在數(shù)據(jù)的時(shí)間閾和空間閾分別進(jìn)行。在主要包括校正被試的偏移矢量、對(duì)不同結(jié)構(gòu)或形狀的及對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合的平滑操作。而時(shí)間閾的處理方法生的噪聲等無用信號(hào)，常常采用剔除信號(hào)的線性漂移數(shù)據(jù)的時(shí)候，時(shí)間序列可能具有較高的自相關(guān)性，因號(hào)的影響。具體的預(yù)處理如下：校正進(jìn)行 fMRI 數(shù)據(jù)收集的期間，由于時(shí)間較長，，呼吸等MRI 數(shù)據(jù)很容易產(chǎn)生較大的頭動(dòng)。例如，在一個(gè)被試的 逼近位置發(fā)生變化的參數(shù)，頭部的偏移包括 6 個(gè)矢量。如圖 2.2 所示，為一個(gè)被試的大腦在 x、y、z 軸的平，圖中 translation 表示 x、y、z 軸的轉(zhuǎn)動(dòng)矢量曲線圖；平移矢量曲線圖。通常情況，以第一幅圖像為基準(zhǔn)，置進(jìn)行補(bǔ)償，使其他圖像與參照圖像的不匹配性誤差

靜息狀態(tài)下腦網(wǎng)絡(luò)的 CLM 相繼故障模型研究例如，對(duì)參考圖像 g 和被校正圖像 f 進(jìn)行配準(zhǔn)，argmax ( , ( ))r MM S g M f性測度，rM 為所求的最佳空間變換。原始圖像經(jīng)示。該圖與原始功能磁共振圖像相比，大腦的矢系更加整齊。
【學(xué)位授予單位】：蘭州理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：O157.5

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2636313