隨著腦影像和機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展,腦網(wǎng)絡(luò)逐漸成為大腦研究的一個重要方式,在腦網(wǎng)絡(luò)建模之后,利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對腦網(wǎng)絡(luò)的分析方式多種多樣。大腦的結(jié)構(gòu)和功能復(fù)雜,信號處理繁雜多樣,包含著大量的標(biāo)簽信息和結(jié)構(gòu)化信息。在利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法對腦網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析時,如何將這些信息以一種合理的方式被機(jī)器所識別并用作特征向量,已成為腦網(wǎng)絡(luò)研究的一個熱點。本文對基于新型圖核的腦網(wǎng)絡(luò)相似性判別進(jìn)行研究,主要完成了以下方面工作:第一,通過大量實驗分析了已有圖核在腦網(wǎng)絡(luò)分類上的應(yīng)用方法,對已有方法進(jìn)行了比較、指出了各方法優(yōu)勢與不足;第二,提出了基于權(quán)重的腦網(wǎng)絡(luò)各拓?fù)鋵傩匀诤纤惴?更加全面地描述出腦網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)信息。本方法在真實的輕度認(rèn)知障礙的腦網(wǎng)絡(luò)判別數(shù)據(jù)集上的分類精度達(dá)到76.0%,相對于各單個特征的分類方法均有大幅度提高,相對于單一提取聚類系數(shù)、特征路徑長度、節(jié)點的度以及原始數(shù)據(jù)作為特征向量的分類精度分別提升了 13.9%、15.7%、15.4%和6.6%;第三,提出了一種新型圖核,其核心思想是:以腦網(wǎng)絡(luò)的每個節(jié)點為中心,將該點和與該節(jié)點相關(guān)性最高的幾個節(jié)點一起構(gòu)建一個腦網(wǎng)絡(luò)的子網(wǎng)絡(luò),使用判別性函數(shù)對各個子網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行相似性... 

【文章來源】：天津工業(yè)大學(xué)天津市

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－２基于ＭＲＩ的結(jié)構(gòu)性腦網(wǎng)絡(luò)??

絡(luò)描述了各個節(jié)點之間的因果關(guān)系，可以反映信息在大腦中的傳播方向。??ｆｍｍ??圖１－２基于ＭＲＩ的結(jié)構(gòu)性腦網(wǎng)絡(luò)??結(jié)構(gòu)性腦網(wǎng)絡(luò)是指神經(jīng)元之間或者腦區(qū)與腦區(qū)之間的基于生理結(jié)構(gòu)而構(gòu)造??的腦網(wǎng)絡(luò)，基于磁共振成像方式（Ｍａｇｎｅｔｉｃ?Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ?Ｉｍａｇｉｎｇ，?ＭＲＩ）的結(jié)構(gòu)性??腦網(wǎng)絡(luò)圖像，如圖１－２所示。在結(jié)構(gòu)性腦網(wǎng)絡(luò)中，我們通常將大腦的神經(jīng)元或一??部分腦區(qū)域作為網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點，利用各個神經(jīng)元或腦區(qū)域之間的神經(jīng)突觸的連接??將各個節(jié)點連接起來［８］。目前獲取大腦中神經(jīng)元或腦區(qū)域的物理空間位置以及它??們的連接情況的方式有以下幾種：磁共振成像方式、基于彌散磁共振成像，其中??打彌敗張量成像間（Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ?Ｔｅｎｓｏｒ?Ｉｍａｇｉｎｇ，ＤＴＩ）以及彌散譜成像（Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ??Ｓｐｅｃｔｒｕｍ?Ｉｍａｇｉｎｇ，ＤＳＩ）；放射自顯影技術(shù)（Ａｕｔｏｒａｄｉｏｇｒａｐｈ）；基于解剖學(xué)的方??法。盡管結(jié)構(gòu)性腦網(wǎng)絡(luò)的定義方式符合大腦物理結(jié)構(gòu)的本質(zhì)，有助于幫助理解大??腦內(nèi)連接的基本架構(gòu)

?全快捷地探索活體大腦在任務(wù)態(tài)或靜息態(tài)時的工作機(jī)制以及結(jié)構(gòu)特征。獲得不同??模態(tài)（即不同獲取圖像形式）的腦圖像后，對這些圖像的處理流程大致如圖１－４??所示，詳見第三章。??圖１＊４基于多種模態(tài)腦圖像構(gòu)建腦網(wǎng)絡(luò)方式??腦電圖是記錄大腦電活動的非侵入式的監(jiān)測方法，可以將大腦自發(fā)的電信號??記錄，腦電波信號圖，如圖１－５所示。腦電圖最常見應(yīng)用于癲癇、深度昏迷、腦??病以及腦死亡等的診斷［１６］。在腦網(wǎng)絡(luò)研宄方面

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]圖核函數(shù)研究現(xiàn)狀與進(jìn)展[J]. 白璐,徐立祥,崔麗欣,焦宇航,吳宇帆,潘云逸.  安徽大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2017(01)

碩士論文
[1]基于靜息狀態(tài)fMRI的ADHD復(fù)雜腦網(wǎng)絡(luò)分析[D]. 冀鑫如.北京交通大學(xué) 2015



本文編號：3031281