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基于磁共振影像的多動癥腦網(wǎng)絡(luò)機制及診斷模型研究

發(fā)布時間:2023-02-26 07:55
  注意缺陷多動障礙(Attention Deficit Hyperactivity Disorder,ADHD),俗稱多動癥,是一種高發(fā)于青少年時期的精神障礙疾病,臨床上的主要癥狀有:注意力集中困難、活動過多、沖動控制力差。許多多動癥患者在成年后仍會存在這些癥狀,這將給患者學(xué)業(yè)、身心健康、成年后的家庭生活和社交能力帶來負面影響。然而人們對多動癥的病因和發(fā)病機制還不了解。目前多動癥的臨床診斷主要是依賴美國《精神疾病診斷與統(tǒng)計手冊》第五版,這種量表式診斷會帶來一定的問題,即不夠客觀。這將影響多動癥的準確診斷和治療。于是越來越多的研究者投入到多動癥腦機制和自動診斷的研究中。同樣,為了探索客觀性的診斷因素,本研究將開展兩方面研究:基于磁共振影像探究多動癥腦網(wǎng)絡(luò)機制及診斷模型。主要研究工作如下:第一部分是基于磁共振影像的多動癥腦網(wǎng)絡(luò)機制的研究。研究目的是探索多動癥的影像標記物。主要利用了基于體素的形態(tài)學(xué)方法(voxel-based morphometry,VBM)和相位同步分析方法來提取多動癥的影像標記物。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)了多動癥患者和正常對照之間具有差異的腦區(qū),這推動了多動癥腦機制研究的進一步發(fā)展。...

【文章頁數(shù)】:61 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
        1.1.1 注意缺陷多動障礙的背景
        1.1.2 結(jié)構(gòu)和功能磁共振成像
        1.1.3 AAL腦分區(qū)
        1.1.4 復(fù)雜腦網(wǎng)絡(luò)分析
    1.2 多動癥研究現(xiàn)狀
        1.2.1 多動癥的診斷研究現(xiàn)狀
        1.2.2 基于機器學(xué)習(xí)的注意缺陷多動障礙研究現(xiàn)狀
    1.3 本研究的主要內(nèi)容
    1.4 本文的組織架構(gòu)
第2章 基于形態(tài)學(xué)腦網(wǎng)絡(luò)的多動癥影像標記物研究
    2.1 引言
    2.2 結(jié)構(gòu)磁共振影像來源及常規(guī)預(yù)處理
    2.3 基于體素的形態(tài)學(xué)分析
    2.4 多動癥影像標記物的提取方法
        2.4.1 核密度函數(shù)估計
        2.4.2 皮爾森相關(guān)分析
        2.4.3 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)屬性度量
        2.4.4 T檢驗
    2.5 結(jié)果與分析
第3章 基于相位同步的多動癥影像標記物研究
    3.1 引言
    3.2 功能磁共振數(shù)據(jù)介紹
        3.2.1 數(shù)據(jù)對象
        3.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
    3.3 多動癥影像標記物的提取方法
        3.3.1 希爾伯特相位同步分析
        3.3.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的局部效率研究
        3.3.3 多元線性回歸模型分析
    3.4 結(jié)果與分析
第4章 基于動態(tài)功能連接的多動癥診斷研究
    4.1 引言
    4.2 靜息態(tài)磁共振數(shù)據(jù)介紹
        4.2.1 數(shù)據(jù)對象
        4.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
    4.3 動態(tài)功能連接的估算方法
    4.4 動態(tài)功能連接特征提取
    4.5 基于功能連接特征的多動癥聚類分析
    4.6 分類方法
        4.6.1 決策樹
        4.6.2 隨機森林
        4.6.3 支持向量機
    4.7 結(jié)果與分析
第5章 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多動癥診斷研究
    5.1 引言
    5.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法介紹
    5.3 分類算法評價指標
    5.4 數(shù)據(jù)處理流程
    5.5 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多動癥的功能連接數(shù)據(jù)分類
    5.6 結(jié)果與分析
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
致謝
參考文獻
附錄



本文編號:3750141

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