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節(jié)點與邊混合動態(tài)模型在癲癇患者腦網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用研究

發(fā)布時間:2020-09-05 11:44
   應(yīng)用腦成像技術(shù)探究大腦結(jié)構(gòu)及功能特性是腦科學(xué)研究的重要內(nèi)容。本文采用靜息態(tài)磁共振成像(Functional Magnetic Resonance Imaging,fMRI)數(shù)據(jù),構(gòu)建腦功能網(wǎng)絡(luò),利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論及相繼故障理論,研究青少年肌陣攣癲癇患者(Juvenile Myoclonic Epilepsy,JME)腦功能網(wǎng)絡(luò)的異常。首先對采集到的JME患者組和正常對照組磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)數(shù)據(jù)及彌散張量成像(Diffusion Tensor Imaging,DTI)數(shù)據(jù)進行大腦灰質(zhì)體積和白質(zhì)纖維束完整性分析。結(jié)果表明,與正常對照組相比,JME患者組在大腦組織結(jié)構(gòu)上存在異常,部分腦區(qū)如顳葉、枕葉、頂葉、額葉、梭狀回等同時存在腦灰質(zhì)體積萎縮和白質(zhì)纖維受損情況,證實了JME患者存在有廣泛的腦組織結(jié)構(gòu)損傷。然后采用皮爾森相關(guān)系數(shù)法構(gòu)建JME患者組和正常對照組大腦功能網(wǎng)絡(luò);趶(fù)雜網(wǎng)絡(luò)相關(guān)理論,分析兩組腦功能網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)屬性差異。結(jié)果表明,兩組腦功能網(wǎng)絡(luò)都具有“小世界”特性,但JME患者組“小世界”特性有所減弱。JME患者組集群系數(shù)和全局效率低于正常對照組,而最短路徑長度和局部效率高于正常對照組。集群系數(shù)的降低以及局部效率的增加,表明JME患者腦網(wǎng)絡(luò)中的遠程連接有所減弱,但大腦為實現(xiàn)其整體功能自發(fā)地加強了相鄰腦區(qū)間的連接;全局效率的降低以及最短路徑長度的增加,表明JME患者大腦信息在全局范圍傳遞損耗加大,信息傳遞速率減慢。最后基于節(jié)點與邊混合動態(tài)相繼故障模型(Crucitti-Latora-Marchiori,CLM)對JME患者腦功能網(wǎng)絡(luò)異常進行了研究,探討哪些腦區(qū)的受損與JME患者腦功能網(wǎng)絡(luò)紊亂有關(guān)。本文選擇十一個大腦組織結(jié)構(gòu)異常腦區(qū)進行模擬,計算正常對照組腦區(qū)受損后的網(wǎng)絡(luò)效率,并將結(jié)果與JME患者組進行比較。結(jié)果顯示,正常對照組右側(cè)頂下小葉尾區(qū)受損后,腦功能網(wǎng)絡(luò)的局部效率和全局效率都與JME患者組極為接近,驗證了該腦區(qū)可能是導(dǎo)致JME患者腦功能紊亂的重要腦區(qū)之一,其在腦區(qū)間的連接和信息的傳輸中可能具有舉足輕重的地位。
【學(xué)位單位】:蘭州理工大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位年份】:2019
【中圖分類】:R742.1;TP391.41
【部分圖文】:

流程圖,網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建,人腦,流程圖


碩士學(xué)位論文能成為了可能。研究人員借助磁共振成像(MRI)和彌散張晰顯現(xiàn)大腦生理結(jié)構(gòu)的影像技術(shù)來捕捉大腦的解剖路徑,絡(luò)[11,12],借助腦電圖(EEG)、腦磁圖(EMG)、功能磁共腦功能活動的腦成像技術(shù)來測量大腦區(qū)域活動的相關(guān)性,和因效性腦網(wǎng)絡(luò)進行探究[13-16]。人腦網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建流程如圖 數(shù)據(jù)包括有 MRI 數(shù)據(jù)、fMRI 數(shù)據(jù)以及 DTI 數(shù)據(jù)。

間隔時間,質(zhì)子,回波,密度


鄰兩次RF脈沖激發(fā)的間隔時間(TR)和RF脈沖激發(fā)開始到產(chǎn)生回波的間隔時間(TE),可以得到各具特點的磁共振圖像,如T1加權(quán)像(T1WI)、T2加權(quán)像(T2WI)、質(zhì)子密度加權(quán)像(PDWI)等,如圖2.1所示。

示意圖,示意圖,皮爾森,大腦功能


碩士學(xué)位論文11圖 2.2 注意視覺運動激活腦區(qū)示意圖2.2.2 腦功能網(wǎng)絡(luò)連接度量方法功能連接是指空間上分離的神經(jīng)單位其神經(jīng)活動在時間上的關(guān)聯(lián)性或統(tǒng)計依賴關(guān)系,研究的是大腦各個腦區(qū)之間是否存在相互依賴或信息交互的情況,其主要連接度量方法分為兩類:線性和非線性。線性方法主要有皮爾森相關(guān)、偏相關(guān)(時域)及偏相干(頻域)等;非線性方法包括有同步似然性、互信息等[17]。本文主要研究腦功能連接網(wǎng)絡(luò),接下來詳細介紹幾種常見連接度量方法。(1)皮爾森相關(guān)皮爾森相關(guān)系數(shù)(Pearson Correlation Coefficient)是用于反映兩個變量之間的相關(guān)程度的統(tǒng)計量,其值介于-1 到 1 之間,正相關(guān)系數(shù)大于 0,負相關(guān)系數(shù)小于 0,系數(shù)絕對值越大,兩個變量線性相關(guān)程度越強。皮爾森相關(guān)系數(shù)定義為兩變量間協(xié)方差與標準差的商,計算公式如下: ,cov( , ) x yX YX Y X YE X YX Y (2.1)在構(gòu)建腦功能網(wǎng)絡(luò)時,該系數(shù)常被用于判斷腦區(qū)之間是否存在功能連接。通過計算各個腦區(qū)生理信號之間的皮爾森相關(guān)系數(shù),得到腦區(qū)間的關(guān)聯(lián)矩陣,再通過設(shè)定不同的閾值,即可到的不同閾值下的二值網(wǎng)絡(luò),從而獲得大腦功能連接網(wǎng)絡(luò)。目前通過使用皮爾森相關(guān)系數(shù)構(gòu)建腦功能網(wǎng)絡(luò)來研究大腦功能活動已取得了眾多成果,發(fā)現(xiàn)了腦功能網(wǎng)絡(luò)的模塊化結(jié)構(gòu),腦疾病患者腦功能網(wǎng)絡(luò)的異常等[45-47]。本文構(gòu)建大腦功能網(wǎng)絡(luò)時采用的連接度量方法就是皮爾森相關(guān)。(2)偏相關(guān)在一元相關(guān)分析中

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9 強U

本文編號:2812979


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