發(fā)布時間：2020-08-01 14:55

【摘要】：功能磁共振成像(Functional magnetic resonance imaging,fMRI)是探索大腦神經(jīng)活動、研究腦區(qū)功能的重要成像手段,并在腦科學(xué)領(lǐng)域中得到了普遍應(yīng)用。從這種小樣本、高維度特性的fMRI數(shù)據(jù)中識別出內(nèi)在的腦區(qū)活動模式,對理解人腦意義重大。近二十年來,隨著模式識別技術(shù)和機器學(xué)習(xí)算法的發(fā)展,fMRI的分類研究逐漸成為了研究人員的興趣所在。本文基于fMRI數(shù)據(jù)提出了兩種新的分類方法,并分別用于輕度認(rèn)知障礙的識別研究與阿爾茨海默癥的歷程研究。本文的主要內(nèi)容描述如下:(1)提出一種新的加權(quán)隨機SVM集群(Weighted Random SVM Cluster,WRSVMC)算法。該算法主要分為兩部分,一是通過隨機選擇樣本和特征建立多個SVM基分類器,以構(gòu)建集成分類器;二是在投票過程中,對每個SVM進行加權(quán),以優(yōu)化模型的集成性能。本文結(jié)合fMRI數(shù)據(jù)和圖論特征,采用WRSVMC算法對輕度認(rèn)知障礙患者和健康對照展開了分類研究。結(jié)果表明,分類準(zhǔn)確率高達87.67%,并且可以找到回直肌、中央前回、嗅皮質(zhì)和枕中回等受該病影響的腦區(qū),這為輕度認(rèn)知障礙的診斷研究提供了新的思路。(2)提出加權(quán)進化的隨機SVM集群(Weighted-evolutionary Random SVM Cluster,WERSVMC)算法。該算法創(chuàng)新性地將進化的思想引入到加權(quán)隨機SVM集群中,動態(tài)地從高維樣本特征中逐一刪減冗余特征,以獲取異常特征,最終找到與這些特征相關(guān)聯(lián)的異常腦區(qū)。本文結(jié)合fMRI數(shù)據(jù)和功能連接特征,利用WERSVMC對阿爾茨海默癥歷程展開實驗研究。結(jié)果表明,WERSVMC算法對早期和晚期輕度認(rèn)知障礙組的分類準(zhǔn)確率達到了90%,對晚期輕度認(rèn)知障礙和阿爾茨海默癥組的分類準(zhǔn)確率達到了88.89%。在這兩組實驗中,一些異常腦區(qū)(顳上回,顳中回和腦島)被同時檢測到,說明這些腦區(qū)在阿爾茨海默癥歷程中扮演著重要角色。而部分腦區(qū)僅出現(xiàn)在一組實驗中,這又說明了在阿爾茨海默癥的不同演化階段中,異常腦區(qū)發(fā)生了微妙改變,這為阿爾茨海默癥歷程的病理研究提供了一個新視角。
【學(xué)位授予單位】：湖南師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：R445.2;R749.1;TP181
【圖文】：

圖 1-1 德國西門子 fMRI 掃描機器磁共振成像技術(shù)概述I 是基于傳統(tǒng) MRI 而衍生出來的一種新興腦成像技術(shù)，它可以準(zhǔn)確、清楚地繪制大腦的解剖圖像，并理解人類在執(zhí)行特定功能進行的各種神經(jīng)活動。作為一種無創(chuàng)傷且簡單易操作的腦成像工提出就成功吸引了無數(shù)科學(xué)家們的注意，并迅速被臨床人員應(yīng)用覺、思維記憶、疾病干預(yù)等領(lǐng)域。例如，科研人員能夠通過 fMR象的潛在行為；醫(yī)學(xué)人員能夠通過 fMRI圖像研究病患腦部功能的應(yīng)的醫(yī)療方案。水平依賴功能磁共振成像情況下，fMRI 技術(shù)指的是血氧水平依賴功能磁共振成像(Blood

基于加權(quán)隨機 SVM 集群的腦科學(xué)研究現(xiàn)青少年患者在后扣帶皮層與默認(rèn)模式網(wǎng)絡(luò)中的腦區(qū)顯示出了自閉癥譜系障礙與神經(jīng)連接的紊亂有關(guān)。2013 年，Luo 等人森患者展開研究，發(fā)現(xiàn)患者組在中腦邊緣-紋狀體和皮質(zhì)紋狀的功能連接性，并為患者在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的早期功能整合提供了靜息態(tài) fMRI 由于其非侵入性、高時空分辨率和操作方便等優(yōu)用于阿爾茨海默癥、自閉癥譜系障礙和帕金森等神經(jīng)系統(tǒng)疾病得了許多令人矚目的成果。

圖 3-3 尋找最優(yōu)特征子集區(qū)繪了異常腦區(qū)的位置。圖中的每個紅色節(jié)點代表一個腦區(qū)點就越大，表明腦區(qū)出現(xiàn)異常的可能性越高。0 50 100 150 200 250 300 350 40000.10.20.30.40.50.60.70.8重要特征數(shù)目加權(quán)隨機SVM集群的準(zhǔn)確率

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