本文關鍵詞：基于非參數統(tǒng)計的分類方法研究及應用

  更多相關文章： 特征選擇 功能磁共振成像 判別分析 非參數檢驗

【摘要】：腦功能磁共振成像(fMRI)是近二十多年來醫(yī)學影像學發(fā)展的一項新技術,研究者通常用此技術來研究腦區(qū)功能活動的改變。利用模式識別方法對fMRI數據的研究和應用也已經成為腦科學研究的重要方向之一。以基于AAL模板對腦網絡構造的功能連接作為判別病人和正常人的特征,是腦功能影像研究中的重要內容。但對整個大腦區(qū)域中構造的功能連接得到的是個高維數據,這樣在分類過程中可能存在一定的冗余信息影響其分類效果,因此特征的選擇是關鍵。除此之外,在分類過程中分類器的選擇也是起著至關重要的作用。本文研究分析的是39例抑郁癥患者和37例正常人的靜息態(tài)fMRI數據,首先對原始數據不做任何檢驗挑選特征、應用參數T檢驗挑特征以作為結果對照。本文主要思路是不同于以往很多研究中的參數檢驗挑顯著特征,應用兩種非參數檢驗(K-S檢驗和M-W U檢驗)挑選顯著特征,使得原始特征空間維數大大減少。再應用三種分類器(Fisher判別、KNN、樸素貝葉斯)判別病人與正常人。結果顯示本文所選的分類器結合非參數檢驗降維分類準確率均高于參數T檢驗和不做檢驗的準確率,效果得到顯著提高。三種分類器對挑選不同顯著特征個數的數據分別進行判別,發(fā)現最高準確率均高于76%,其中三種分類器結合M-W U檢驗最高準確率都在80%以上,Fisher判別分析結合K-S檢驗當特征個數降到10時準確率就達到81.58%,當特征個數為46時達到90.79%的準確率。本文通過對比分析得到最佳判別與檢驗組合—Fisher判別結合K-S檢驗,并通過置換檢驗證明此判別方法的可靠性。同時,通過此特征選擇方法,得到最具判別腦區(qū),主要包括：右側額下回、額上回、海馬旁回、背外側、扣帶回、梭狀回、頂葉腦回、緣上回、尾狀核等重要腦區(qū),其中右側額下回腦區(qū)所占權重最大。這些腦區(qū)對應著病人與正常人腦區(qū)之間的顯著性差異,這為抑郁癥病人的病理研究提供了一定的理論依據,對輔助醫(yī)生進行醫(yī)學臨床診斷具有現實意義。
【關鍵詞】：特征選擇 功能磁共振成像 判別分析 非參數檢驗
【學位授予單位】：湖南師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：O212.7
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-10
• 1 緒論10-16
• 1.1 研究背景及意義10-11
• 1.2 研究現狀11-13
• 1.2.1 抑郁癥靜息態(tài)的fMRI研究現狀11-12
• 1.2.2 基于靜息態(tài)fMRI數據的分類方法研究現狀12-13
• 1.3 本文創(chuàng)新之處13-14
• 1.4 本文框架14-16
• 2 預備知識16-22
• 2.1 非參數統(tǒng)計16-18
• 2.1.1 Mann-Whitney U檢驗(M-W U檢驗)16-18
• 2.1.2 Kolmogorov-Smirnov檢驗(K-S檢驗)18
• 2.2 留一交叉檢驗18-19
• 2.3 分類器基本思想19-22
• 2.3.1 Fisher線性判別法19-20
• 2.3.2 K-最近鄰法20-21
• 2.3.3 樸素貝葉斯21-22
• 3 數據預處理及特征提取22-26
• 3.1 數據及其預處理22-23
• 3.2 特征提取23-26
• 4 結果分析26-36
• 4.1 分類結果26-29
• 4.1.1 Fisher分類結果27-28
• 4.1.2 KNN分類結果28-29
• 4.1.3 樸素貝葉斯分類結果29
• 4.2 分類效果對比29-32
• 4.3 置換檢驗結果32-33
• 4.4 具有高判別力的腦區(qū)33-36
• 5 總結與展望36-38
• 5.1 總結36-37
• 5.2 展望37-38
• 參考文獻38-42
• 附錄42-44
• 致謝44-46

，

本文編號：812448