本文關鍵詞：大鼠大腦結構網絡的構建與研究

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【摘要】：大腦結構與功能的研究具有十分重要的意義。磁共振成像技術作為一種無創(chuàng)、無輻射的成像技術,廣泛運用于大腦結構與功能的研究。而復雜網絡分析,作為一種日益成熟的技術,能夠從一個整體對大腦的結構與功能進行分析,從而分析大腦中各部分之間的連接情況。本研究旨在制作并分析大鼠大腦的結構網絡。為此,我們采集了152只野生型大鼠的T2像數據,將圖像分割、配準到同一空間,然后利用基于獨立成分分析(independent component analysis, ICA)的方法,通過計算各IC之間的偏相關系數,得到了大鼠大腦的IC網絡,并分析了該網絡的性質,如小世界性與社區(qū)結構。我們還繪制了20個感興趣區(qū)域(region of interests, ROI)的種子點,計算了這些種子點在全腦的相關系數圖像,并與社區(qū)結構進行了對照。研究發(fā)現,大鼠大腦的IC網絡具有小世界性,并且能夠分割成具有意義的5個社區(qū)。通過觀察種子點相關系數圖像,可以發(fā)現與社區(qū)結構相對應的一些結構特征。這些結果提示我們,大鼠大腦能夠構建具有一定生物學意義的結構網絡。
【關鍵詞】：大腦結構 磁共振成像 網絡分析
【學位授予單位】：中國科學院研究生院(武漢物理與數學研究所)
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：Q42;O157.5
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 緒論9-11
• 1.1 磁共振成像原理與背景9
• 1.2 大腦結構與功能網絡的構建與分析9-10
• 1.3 研究目的10-11
• 第二章 基于磁共振成像的大腦結構檢測11-16
• 2.1 磁共振成像在大腦研究中的應用11-15
• 2.1.1 磁共振結構成像11-13
• 2.1.2 磁共振功能成像13-15
• 2.2 基于體素的形態(tài)測量學方法15
• 2.3 小結15-16
• 第三章 復雜網絡分析及其在大腦結構分析中的應用16-26
• 3.1 復雜網絡分析簡介16-22
• 3.1.1 復雜網絡簡介16-17
• 3.1.2 復雜網絡模型17-18
• 3.1.3 復雜網絡的特性18-22
• 3.2 復雜網絡分析在大腦結構與功能分析中的應用22-24
• 3.2.1 大腦結構網絡的構建與分析22-23
• 3.2.2 大腦功能網絡的構建與分析23-24
• 3.3 總結24-26
• 第四章 大鼠大腦T2結構像的采集與預處理26-31
• 4.1 材料和方法26-27
• 4.1.1 動物準備與處理26
• 4.1.2 成像數據采集26
• 4.1.3 使用SPM8對T2數據進行預處理26-27
• 4.2 結果與分析27-30
• 4.2.1 去除大腦外多余組織27-28
• 4.2.2 DARTEL配準結果28-29
• 4.2.3 平滑與旋轉結果29-30
• 4.3 討論與小結30-31
• 第五章 大鼠大腦結構網絡的分析31-36
• 5.1 材料與方法31-32
• 5.1.1 構建大鼠大腦結構網絡31
• 5.1.2 小世界性的計算31-32
• 5.1.3 社區(qū)結構的計算32
• 5.2 結果與分析32-35
• 5.2.1 網絡矩陣圖32-33
• 5.2.2 小世界性33
• 5.2.3 社區(qū)結構33-35
• 5.3 討論與小結35-36
• 第六章 大鼠大腦種子點相關圖的構建與分析36-53
• 6.1 材料與方法36-37
• 6.1.1 圖像的預處理36
• 6.1.2 種子點圖像的繪制36
• 6.1.3 計算基于種子點的相關系數圖像36-37
• 6.2 結果與分析37-53
• 6.2.1 各種子點的位置37-45
• 6.2.2 相關系數圖像45-53
• 第七章 討論與小結53-54
• 第八章 總結54-55
• 8.1 總結54
• 8.2 研究的局限性及展望54-55
• 參考文獻55-58
• 作者簡介及在學期間發(fā)表的學術論文與研究成果58

【參考文獻】

中國期刊全文數據庫 前2條

1 方富貴;;圖論的算法和應用研究[J];計算機與數字工程;2012年02期

2 段志生;;圖論與復雜網絡[J];力學進展;2008年06期

中國碩士學位論文全文數據庫 前1條

1 李恒;基于MR擴散張量成像的圖像配準算法研究[D];鄭州大學;2013年

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本文編號：663348