【摘要】：大腦是由數(shù)以千億的神經(jīng)元相互連結(jié)形成的復(fù)雜生物器官,在大腦的結(jié)構(gòu)和功能上進(jìn)行探索與研究,有助于闡明大腦的運(yùn)行機(jī)制,對及時(shí)干預(yù)和治療神經(jīng)系統(tǒng)變性疾病有著重要的指導(dǎo)作用。功能磁共振成像作為一種非侵入性的新興神經(jīng)成像手段,為探究大腦的神經(jīng)功能活動提供了客觀、有效的數(shù)據(jù)支撐。本文基于功能磁共振成像,創(chuàng)新性地提出了多級聚類演化的隨機(jī)支持向量機(jī)集群(Multilevel Clustering-evolutionary Random Support Vector Machine Cluster,MCRSVMC),并運(yùn)用該方法分別對阿斯伯格癥和輕度認(rèn)知障礙展開研究。本文的主要貢獻(xiàn)描述如下:(1)提出一種新的MCRSVMC算法。在對多個(gè)SVM基分類器進(jìn)行組合的基礎(chǔ)上,引入聚類演化的方法構(gòu)建MCRSVMC,以提高模型的最終分類性能。MCRSVMC可以用來實(shí)現(xiàn)特征選擇,并進(jìn)一步檢測疾病的異常腦區(qū),為神經(jīng)系統(tǒng)變性疾病的診斷研究開拓了新的思路。(2)利用MCRSVMC對阿斯伯格癥的分類診斷展開應(yīng)用研究。首先從ABIDE數(shù)據(jù)庫下載63個(gè)阿斯伯格癥患者和72個(gè)正常對照的靜息態(tài)功能磁共振成像數(shù)據(jù),然后構(gòu)建圖論拓?fù)涮卣?最后采用MCRSVMC算法對患者和正常對照進(jìn)行分類。結(jié)果表明,基于最優(yōu)特征的準(zhǔn)確率為95.24%,并且可以找到額中回、海馬、補(bǔ)充運(yùn)動區(qū)等病灶。該研究結(jié)果表明MCRSVMC算法能夠有效地幫助醫(yī)師對阿斯伯格癥患者進(jìn)行輔助診斷。(3)利用MCRSVMC對輕度認(rèn)知障礙進(jìn)程展開應(yīng)用研究。首先從ADNI數(shù)據(jù)庫下載36個(gè)正常對照、42個(gè)早期輕度認(rèn)知障礙和38個(gè)晚期輕度認(rèn)知障礙患者的靜息態(tài)fMRI數(shù)據(jù),然后構(gòu)建圖論特征,最后利用MCRSVMC對輕度認(rèn)知障礙進(jìn)程的不同階段進(jìn)行多組實(shí)驗(yàn)�；谧顑�(yōu)特征,MCRSVMC在正常對照組和早期輕度認(rèn)知障礙組的分類上達(dá)到了89.47%的準(zhǔn)確率,在早期和晚期輕度認(rèn)知障礙組的分類上達(dá)到了90%的準(zhǔn)確率。在檢測病灶的過程中,發(fā)現(xiàn)海馬旁回和后扣帶回等腦區(qū)在兩組實(shí)驗(yàn)中同時(shí)出現(xiàn)異常,說明這些腦區(qū)在“正常認(rèn)知早期輕度認(rèn)知障礙晚期輕度認(rèn)知障礙”的演變進(jìn)程中起著關(guān)鍵的作用。這些實(shí)驗(yàn)結(jié)果展示了MCRSVMC方法在追蹤輕度認(rèn)知障礙發(fā)病路徑中的巨大潛能。
【圖文】：

GE3.0TfMRI掃描機(jī)器

靜息態(tài)fMRI圖像示例圖
【學(xué)位授予單位】：湖南師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：C811

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本文編號：2678357