本文關(guān)鍵詞：多模態(tài)磁共振兒童精神障礙的模式分類，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：摘要：兒童時(shí)期常見的精神障礙類疾病發(fā)病率高,以孤獨(dú)癥和注意力缺陷多動(dòng)癥最為常見,臨床診斷方法主觀性強(qiáng)。近年來磁共振技術(shù)飛速發(fā)展,已成為腦科學(xué)研究的一個(gè)重要手段,促進(jìn)了人們對(duì)大腦的認(rèn)識(shí)與研究。其中,磁共振結(jié)構(gòu)像能夠直觀的測(cè)量大腦形態(tài)的變化,功能磁共振能夠快速無損的反映大腦功能活動(dòng)。 本文研究多模態(tài)磁共振圖像的自動(dòng)分類方法,對(duì)比孤獨(dú)癥和多動(dòng)癥患者與正常人大腦內(nèi)部的差異性,提取特征,進(jìn)行分類。研究該類疾病的分類方法不僅可使患者能夠早期自動(dòng)診斷,也可以認(rèn)知疾病引起的大腦形態(tài)和功能的變化規(guī)律,具有重要的臨床和科學(xué)研究意義。 本文對(duì)31名孤獨(dú)癥患者、49名多動(dòng)癥患者和48名正常對(duì)照組進(jìn)行分析,利用多模態(tài)的磁共振數(shù)據(jù)自動(dòng)識(shí)別兒童精神障礙： 1、首先對(duì)磁共振的結(jié)構(gòu)圖像做去頭皮、偏場(chǎng)校正等預(yù)處理。對(duì)三維大腦圖像進(jìn)行分割,得到68個(gè)腦區(qū)和5類大腦皮層特征,共340個(gè)形態(tài)學(xué)特征。然后對(duì)所有的形態(tài)學(xué)特征進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析和序列前向選擇,提取優(yōu)化的形態(tài)學(xué)特征集合,最后使用支持向量機(jī)對(duì)得到的特征進(jìn)行訓(xùn)練和分類。結(jié)果：對(duì)孤獨(dú)癥患者和正常人進(jìn)行分類,SVM-SFS的平均測(cè)試準(zhǔn)確率可達(dá)到93.67%。 2、對(duì)功能磁共振數(shù)據(jù)進(jìn)行頭動(dòng)校正、圖像配準(zhǔn)和分割等預(yù)處理,再進(jìn)行獨(dú)立成分分解,得到一系列統(tǒng)計(jì)獨(dú)立的分量,提取相應(yīng)的時(shí)間序列。對(duì)距離矩陣的建模后通過流形分析,將高維空間的功能數(shù)據(jù)映射到低維空間,提取特征進(jìn)行分類。結(jié)果：支持向量機(jī)對(duì)于多動(dòng)癥與正常人的分類準(zhǔn)確率能夠達(dá)到87.6%,孤獨(dú)癥和正常人的分類準(zhǔn)確率接近80%。 通過對(duì)模式分類結(jié)果的分析,可以了解孤獨(dú)癥和多動(dòng)癥與正常人的大腦,在特定結(jié)構(gòu)和功能上都存在著差異。這些差異可以作為特征,對(duì)患者與正常人進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別,得到很好的分類結(jié)果。本文研究可以為今后孤獨(dú)癥和多動(dòng)癥的臨床計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)的構(gòu)建和應(yīng)用打下基礎(chǔ),也為深入認(rèn)識(shí)這些疾病的大腦變化規(guī)律提供線索。
【關(guān)鍵詞】：孤獨(dú)癥 多動(dòng)癥 磁共振 特征提取 模式分類
【學(xué)位授予單位】：中南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：R749.94;TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 目錄7-9
• 1 緒論9-17
• 1.1 研究背景和研究意義9-10
• 1.2 研究現(xiàn)狀10-15
• 1.2.1 孤獨(dú)癥和ADHD的臨床研究10-11
• 1.2.2 孤獨(dú)癥和ADHD大腦機(jī)制主要研究方法11-12
• 1.2.3 孤獨(dú)癥的多模態(tài)磁共振成像研究12-13
• 1.2.4 ADHD多模態(tài)磁共振成像研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2.5 模式分類自動(dòng)識(shí)別方法研究現(xiàn)狀14-15
• 1.3 本文研究?jī)?nèi)容15-17
• 2 多模態(tài)磁共振成像和支持向量機(jī)原理17-23
• 2.1 MRI原理17-19
• 2.1.1 磁共振成像原理及特點(diǎn)17-18
• 2.1.2 功能磁共振成像基本原理18-19
• 2.2 模式分類19-22
• 2.2.1 特征選擇及提取19
• 2.2.2 支持向量機(jī)原理19-21
• 2.2.3 支持向量機(jī)核函數(shù)21-22
• 2.3 本章小結(jié)22-23
• 3 孤獨(dú)癥結(jié)構(gòu)像的模式分類23-33
• 3.1 數(shù)據(jù)和預(yù)處理23-25
• 3.1.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)23
• 3.1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理23-25
• 3.2 基于t檢驗(yàn)與序列前向選擇法的特征提取模式25-28
• 3.2.1 t檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)分析25-26
• 3.2.2 序列前向選擇法26-28
• 3.3 基于SVM模式分類研究28-32
• 3.3.1 SVM參數(shù)選擇28
• 3.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果28-32
• 3.4 本章小結(jié)32-33
• 4 ADHD和孤獨(dú)癥的靜息態(tài)功能像的模式分類33-43
• 4.1 數(shù)據(jù)和預(yù)處理33-35
• 4.1.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)33
• 4.1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理33-35
• 4.2 基于ICA與ISOMAP的特征提取35-40
• 4.3 基于SVM模式分類研究40-42
• 4.4 小結(jié)42-43
• 5 總結(jié)與展望43-45
• 5.1 總結(jié)43-44
• 5.2 工作展望44-45
• 參考文獻(xiàn)45-50
• 附錄150-51
• 攻讀學(xué)位期間主要的研究成果51-52
• 致謝52

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前3條

1 安龍;丁峻;;孤獨(dú)癥腦結(jié)構(gòu)性關(guān)聯(lián)異常[J];健康研究;2010年03期

2 謝娟英;雷金虎;謝維信;高新波;;基于D-score與支持向量機(jī)的混合特征選擇方法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2011年12期

3 姚旭;王曉丹;張玉璽;權(quán)文;;特征選擇方法綜述[J];控制與決策;2012年02期

  本文關(guān)鍵詞：多模態(tài)磁共振兒童精神障礙的模式分類，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：417853