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基于腦網(wǎng)絡(luò)分析的阿爾茲海默癥演化建模與功能評估

發(fā)布時間:2020-06-11 09:36
【摘要】:阿爾茲海默癥(AD)對人們尤其是老年人的生活造成了極大的影響,目前仍不清楚其發(fā)病原因及相關(guān)病理機制,更缺乏有效的診治手段。功能磁共振成像技術(shù)促進了人們對大腦的認識,基于其的腦網(wǎng)絡(luò)技術(shù)則為腦科學的研究提供了新思路。本文在腦網(wǎng)絡(luò)水平對AD神經(jīng)病變進行了縱向分析,提出了基于計算試驗的AD腦功能網(wǎng)絡(luò)演化模型和一種基于腦網(wǎng)絡(luò)水平的神經(jīng)功能評估方法。具體包括:首先,AD腦網(wǎng)絡(luò)層面的研究大多是AD組與健康組的對照,且往往局限于全局網(wǎng)絡(luò)屬性分析。針對該問題,本文基于各組被試靜息態(tài)功能磁共振數(shù)據(jù)對AD各階段腦網(wǎng)絡(luò)改變模式進行分析,從全局、子網(wǎng)、以及局部連接對神經(jīng)系統(tǒng)重組趨勢進行了探索。實驗結(jié)果顯示,AD病程各階段子網(wǎng)屬性呈現(xiàn)出較多的縱向組間統(tǒng)計差異。此外,本文首次發(fā)現(xiàn)了AD病程中子網(wǎng)屬性存在兩種不同的改變模式:“逆溫”和“單調(diào)遞減”演化模式,而非通常認為的“單調(diào)退化”。這提示在AD的病程中,子網(wǎng)重組扮演了重要角色且演化模式相同的子網(wǎng)可能具有相似的神經(jīng)重組機制。其次,大腦病變是一個動態(tài)的過程,單一靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)模型不能充分地描述大腦網(wǎng)絡(luò)在疾病中的演化過程。針對該問題,本文提出了基于計算實驗的AD腦功能網(wǎng)絡(luò)演化模型,在腦網(wǎng)絡(luò)層面模擬健康人經(jīng)EMCI、LMCI至AD的非單調(diào)動態(tài)演化進程。該模型成功地仿真出AD各階段腦網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)的連續(xù)動態(tài)改變,仿真結(jié)果和隨機模型對照證明了該模型的有效性和合理性,為神經(jīng)系統(tǒng)病變的研究提供一種新視角。最后,AD往往伴隨著神經(jīng)功能的下降,現(xiàn)有的對神經(jīng)功能的評估方法多基于問卷測試,受到一定的環(huán)境和人為因素的影響。因此,本文提出了一種基于腦功能網(wǎng)絡(luò)的綜合性大腦神經(jīng)功能評估方法。該模型采用Lasso算法對網(wǎng)絡(luò)特征稀疏化,然后基于定序回歸模型獲取神經(jīng)功能的評估值。實驗結(jié)果顯示,該方法可以很好的區(qū)分AD不同階段的人群,具有較好的辨識力和一定的客觀性,具有潛在的臨床應(yīng)用意義。
【圖文】:

規(guī)則網(wǎng)絡(luò),隨機網(wǎng)絡(luò),演變過程


點相連為網(wǎng)絡(luò)的中心;晶格網(wǎng)絡(luò)中任意節(jié)點都與最鄰近其的 小世界網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)是 1988 年由美國物理學家 Watts 和 Strogatz 提出并發(fā)表在現(xiàn)實生活中廣泛存在的、介于隨機和規(guī)則網(wǎng)絡(luò)之間的網(wǎng)絡(luò)形的提出對復雜網(wǎng)絡(luò)研究的進一步發(fā)展產(chǎn)生了重大的影響,又一。的網(wǎng)絡(luò)模型以規(guī)則網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ),,網(wǎng)絡(luò)中每條連邊以概率 p 隨機的增加和自連邊的出現(xiàn)。p 為 0 時代表規(guī)則網(wǎng)絡(luò),p 在 0 和 1 為 1 時代表隨機網(wǎng)絡(luò)。這一種模型往往具有規(guī)則網(wǎng)絡(luò)和隨機網(wǎng)局和局部效率,是典型的經(jīng)濟折中模型,腦網(wǎng)絡(luò)就是一種小世規(guī)則網(wǎng)絡(luò)到小世界網(wǎng)絡(luò)的演變模型。

組間,屬性,校正方法,顯著性水平


華 中 科 技 大 學 碩 士 學 位 論接權(quán)重。之后對各組間網(wǎng)絡(luò)屬性的差異性比較時,均先進行 95%的分布作為單尾測試的置信度的 t 檢驗,最ochberg 錯誤發(fā)現(xiàn)率(FDR)校正方法,將其顯著性水平置問題,從而使顯著性檢驗結(jié)果更加可靠。結(jié)果網(wǎng)絡(luò)屬性分析
【學位授予單位】:華中科技大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2019
【分類號】:R749.16;O157.5

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本文編號:2707715

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