孤獨癥譜系障礙,簡稱孤獨癥,作為一種十分復(fù)雜的神經(jīng)發(fā)育障礙行疾病,與患者的行動能力、溝通能力、情感表達(dá)以及社會交流能力障礙關(guān)系密切,通常認(rèn)為孤獨癥的病理與解剖結(jié)構(gòu)和大腦功能連接異常有關(guān)。本文在構(gòu)建腦功能網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上,分析孤獨癥兒童與正常兒童腦功能網(wǎng)絡(luò)特征差異,基于支持向量機分類器實現(xiàn)對孤獨癥兒童與正常兒童的有效分類。進(jìn)一步,基于腦功能網(wǎng)絡(luò)特征,探究經(jīng)顱直流電刺激干預(yù)對孤獨癥兒童腦功能改善的作用,希望為孤獨癥兒童腦調(diào)控提供幫助。選取20名孤獨癥兒童和20名正常兒童,采集其靜息態(tài)腦電數(shù)據(jù),并對孤獨癥兒童進(jìn)行行為量表測試�；陬l域Granger因果分析方法構(gòu)建腦功能網(wǎng)絡(luò)。（1）分析兩組受試兒童全腦的差異性,結(jié)果表明:在全頻段兩組受試兒童具有極其顯著差異（p<0.001）。（2）運用圖論特征分析方法,分析腦功能網(wǎng)絡(luò)特征參數(shù),包括網(wǎng)絡(luò)的平均度、全局效率、局部效率、特征路徑長度和聚類系數(shù),將不同閾值下的網(wǎng)絡(luò)特征作為分類器的輸入特征向量,采用三種尋優(yōu)算法優(yōu)化的支持向量機分類,以得到最優(yōu)分類結(jié)果�；谀X功能網(wǎng)絡(luò)特征,最高分類正確率達(dá)87.96%。（3）特別的,提出最佳閾值選取方法,從而減弱網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?.. 

【文章來源】：燕山大學(xué)河北省

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究背景和意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 孤獨癥診斷研究現(xiàn)狀
        1.2.2 孤獨癥腦網(wǎng)絡(luò)研究現(xiàn)狀
        1.2.3 孤獨癥兒童干預(yù)研究現(xiàn)狀
    1.3 本文研究目的
    1.4 本文主要研究內(nèi)容
第2章 大腦與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)
    2.1 大腦的相關(guān)理論知識
        2.1.1 腦的結(jié)構(gòu)與功能
        2.1.2 腦網(wǎng)絡(luò)及其連接類型
    2.2 腦功能網(wǎng)絡(luò)建立
        2.2.1 頻域Granger因果分析方法
        2.2.2 復(fù)雜腦網(wǎng)絡(luò)的圖論分析方法
    2.3 統(tǒng)計方法
    2.4 本章小結(jié)
第3章 孤獨癥兒童腦功能網(wǎng)絡(luò)分析
    3.1 試驗及數(shù)據(jù)處理
        3.1.1 數(shù)據(jù)采集
        3.1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
    3.2 腦功能網(wǎng)絡(luò)特征分析
        3.2.1 頻域Granger因果效應(yīng)連接的計算
        3.2.2 最佳閾值選取
        3.2.3 復(fù)雜腦功能網(wǎng)絡(luò)的圖論特征分析
    3.3 本章小結(jié)
第4章 孤獨癥兒童腦功能網(wǎng)絡(luò)特征分類
    4.1 支持向量機
        4.1.1 支持向量機算法原理
        4.1.2 核函數(shù)
        4.1.3 交叉驗證
    4.2 基于支持向量機的孤獨癥兒童腦功能網(wǎng)絡(luò)特征分類
    4.3 分類結(jié)果與分析
    4.4 本章小結(jié)
第5章 基于腦功能網(wǎng)絡(luò)分析的腦調(diào)控效果評估
    5.1 腦調(diào)控試驗
        5.1.1 經(jīng)顱直流電刺激
        5.1.2 試驗流程
    5.2 行為數(shù)據(jù)分析
    5.3 腦功能網(wǎng)絡(luò)特征分析
    5.4 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于多重多尺度熵的孤獨癥靜息態(tài)腦電信號分析[J]. 李昕,安占周,李秋月,蔡二娟,王欣.  自動化學(xué)報. 2020(06)
[2]改進(jìn)模糊熵算法及其在孤獨癥兒童腦電分析中的應(yīng)用[J]. 孫小棋,李昕,蔡二娟,康健楠.  自動化學(xué)報. 2018(09)
[3]Bagging RCSP腦電特征提取算法[J]. 張毅,尹春林,蔡軍,羅久飛.  自動化學(xué)報. 2017(11)
[4]孤獨癥患者家庭干預(yù)的研究現(xiàn)狀回顧[J]. 祖燕飛,徐光興,杜亞松.  中國兒童保健雜志. 2016(07)
[5]自閉癥譜系障礙的臨床研究新進(jìn)展（DSM-5新標(biāo)準(zhǔn)）[J]. 鄧明昱,勞世艷.  中國健康心理學(xué)雜志. 2016(04)
[6]孤獨癥譜系障礙兒童心理理論的影響因素研究進(jìn)展[J]. 姚小雪,蘭繼軍,朱海騰.  中國特殊教育. 2014(10)
[7]聽覺統(tǒng)合訓(xùn)練對孤獨癥兒童康復(fù)效果研究[J]. 張俊,張勤良.  中國兒童保健雜志. 2014(03)
[8]抑郁癥行重復(fù)經(jīng)顱磁刺激治療30例心理護(hù)理干預(yù)[J]. 高秀春.  齊魯護(hù)理雜志. 2013(17)
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[10]人腦連接組研究:腦結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)和腦功能網(wǎng)絡(luò)[J]. 梁夏,王金輝,賀永.  科學(xué)通報. 2010(16)

碩士論文
[1]老年人視聽整合的腦網(wǎng)絡(luò)分析[D]. 李佩珍.太原理工大學(xué) 2019
[2]孤獨癥兒童腦電分析與經(jīng)顱直流電刺激干預(yù)研究[D]. 蔡二娟.燕山大學(xué) 2018
[3]基于核磁共振數(shù)據(jù)的抑郁癥功能腦網(wǎng)絡(luò)特征分類研究[D]. 張紅.西南大學(xué) 2017
[4]基于靜息態(tài)腦電的孤獨癥譜系障礙兒童腦網(wǎng)絡(luò)研究[D]. 孫金秀.天津醫(yī)科大學(xué) 2016
[5]SVM參數(shù)尋優(yōu)及其在分類中的應(yīng)用[D]. 徐曉明.大連海事大學(xué) 2014



本文編號：3354868