使用獨(dú)立成分分析（ICA）與圖論相結(jié)合的方法來研究抑郁癥的腦網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋵傩圆町惪梢詾橐钟舭Y的診斷提供依據(jù)。針對(duì)以ICA成分為節(jié)點(diǎn)構(gòu)建的二值化網(wǎng)絡(luò)中輕度抑郁癥患者與正常人的傳統(tǒng)屬性差異不明顯的問題,提出將二值化網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)為加權(quán)網(wǎng)絡(luò),并引入信息維數(shù)這個(gè)屬性。通過計(jì)算信息維數(shù)對(duì)比患者與正常人的顯著差異,找到差異顯著的獨(dú)立成分,并進(jìn)行溯源分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,抑郁癥患者的信息維數(shù)都明顯高于正常人,說明抑郁癥患者腦網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度更高,并且二者的差異顯著腦區(qū)定位為左側(cè)額葉中上回與左側(cè)顳葉中回。 

【文章來源】：科學(xué)技術(shù)與工程. 2020,20(25)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

技術(shù)路線

計(jì)算被試在不同閾值下close與open階段的加權(quán)網(wǎng)絡(luò)信息維數(shù),對(duì)不同頻段下的網(wǎng)絡(luò)信息維數(shù)進(jìn)行K-S檢驗(yàn)(P<0.05),并計(jì)算分類準(zhǔn)確率,與之前計(jì)算的二值化網(wǎng)絡(luò)下聚類系數(shù)、特征路徑長度、局部效率、全局效率、rich-club系數(shù)、網(wǎng)絡(luò)受到隨機(jī)故障與目標(biāo)攻擊時(shí)的網(wǎng)絡(luò)彈性以及網(wǎng)絡(luò)信息維數(shù)的分類準(zhǔn)確率相比較,發(fā)現(xiàn)加權(quán)網(wǎng)絡(luò)信息維數(shù)的分類準(zhǔn)確率明顯高于其他屬性,如圖2所示,說明加權(quán)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)信息維數(shù)分類效果是最好的。3.2 網(wǎng)絡(luò)信息維數(shù)分析

信息維數(shù)是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)香農(nóng)(Shannon)熵的形式,是度量網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度的一個(gè)重要指標(biāo)。在本研究中,輕度抑郁癥患者的網(wǎng)絡(luò)信息維數(shù)高于正常人,表明輕度抑郁癥患者的腦網(wǎng)絡(luò)具有更高的復(fù)雜度[16],推測抑郁癥患者大腦部分區(qū)域呈現(xiàn)功能紊亂,對(duì)認(rèn)知能力的具體影響需要進(jìn)一步地研究。圖4 不同閾值時(shí)close階段網(wǎng)絡(luò)信息維數(shù)的比較

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3213386