【摘要】：功能磁共振成像(Functional Magnetic Resonance Imaging,f MRI)是一種重要的腦成像技術。其中,基于靜息態(tài)f MRI的腦功能網絡重建技術為研究大腦的功能和特征提供了一種有效方法。目前大多數(shù)研究假定在靜息態(tài)f MRI數(shù)據采集期間內大腦處于靜止不變的狀態(tài),但事實上大腦是一個無時無刻不在活動和變化的整體,因此一些研究人員從動態(tài)系統(tǒng)理論出發(fā)展開了對腦網絡動態(tài)性能的研究,并采用滑動窗口構建了全腦腦區(qū)網絡狀態(tài)觀測矩陣,由于該矩陣高達上千維,很難直接觀測其主要特征,給進一步研究腦網絡的動態(tài)特性帶來了困難。在研究過程中,采用t分布隨機鄰域嵌入(t-distributed stochastic neighbor embedding,t-SNE)算法對上述矩陣進行降維有一定的效果,但是由于在計算高維空間樣本之間的相似性概率時,并沒有考慮樣本的實際分布,因此降維效果不佳。本文提出了一種自適應加權的改進t-SNE算法,該算法首先對每一對樣本點在高維空間中的歐氏距離進行歸一化,然后按實際樣本對的不同分布狀況進行分組分析,按照近距離、適中距離和遠距離三種情況分別進行自適應加權處理并計算高維空間內樣本點間的相似概率,以加權相對距離代替歐氏絕對距離,實現(xiàn)了對高維樣本相似度的更準確度量。為了驗證自適應加權t-SNE算法在腦網絡狀態(tài)觀測矩陣降維中的效果,本文從以下三個方面展開了實驗及分析:自適應加權t-SNE算法與其它降維算法在自行采集的單樣本上的降維對比實驗;自適應加權t-SNE算法與傳統(tǒng)t-SNE算法在自行采集的多樣本上的降維對比實驗;自適應加權t-SNE算法與傳統(tǒng)t-SNE算法在公開數(shù)據庫中多樣本上的降維對比實驗。降維可視化結果顯示,自適應加權t-SNE的降維聚類可視化效果優(yōu)于傳統(tǒng)t-SNE算法和其它降維算法,并有效地消除了傳統(tǒng)t-SNE算法中存在的交叉、散點和簇類不集中等問題。降維后的腦網絡狀態(tài)聚類性能指標顯示,自適應加權t-SNE算法的聚類指標值DBI(Davies-Bouldin Index,DBI)值與DI(Dunn Index,DI)值均比傳統(tǒng)t-SNE算法得到了明顯改善,從而為進一步研究腦網絡的動態(tài)特性提供了有力的基礎。
【圖文】：

學領域相關論文數(shù)量前五位，在腦科學領域相關論文數(shù)量最多國家中，發(fā)達國家占絕大多數(shù)，我們國家腦科學雖然起步相對關論文數(shù)量位居第七位，SCI 收錄的腦科學領域相關論文數(shù)量15 位國家,如圖 1.1 所示。

novations Index，DII）中，檢索日期截止 2014 年 12 月 10 日，腦科域相關專利達到 51640 件，而我們國家近年來腦科學領域相關專利一直處于上升狀態(tài)，腦科學領域相關專利申請數(shù)量的逐年變化情況圖 1.2 所示。
【學位授予單位】：昆明理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：R445.2

【參考文獻】

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1 鐘毅欣;趙建農;;靜息態(tài)腦功能網絡分析方法及在肝性腦病的研究進展[J];國際醫(yī)學放射學雜志;2015年06期

2 王一托;李功杰;喬鵬崗;;BOLD-fMRI在腦卒中患者觸覺功能康復過程中的應用現(xiàn)狀[J];中國臨床醫(yī)學影像雜志;2015年09期

3 畢凱;王曉丹;邢雅瓊;;基于證據空間有效性指標的聚類選擇性集成[J];通信學報;2015年08期

4 黃嘉爽;梅雪;袁曉龍;李振華;;腦功能網絡的fMRI特征提取及腦部疾病機器識別[J];智能系統(tǒng)學報;2015年02期

5 錢萬強;朱慶平;沈建磊;;我國腦科學研究戰(zhàn)略部署及發(fā)展情況淺析[J];生命科學;2014年06期

6 鐘元;趙翠花;陶玲;張志強;戚榮豐;盧光明;;靜息態(tài)fMRI分析方法及其在創(chuàng)傷后應激障礙研究中的應用[J];生物物理學報;2013年10期

7 劉燕馳;高學東;國宏偉;武森;;聚類有效性的組合評價方法[J];計算機工程與應用;2011年19期

8 杜培軍;王小美;譚琨;夏俊士;;利用流形學習進行高光譜遙感影像的降維與特征提取[J];武漢大學學報(信息科學版);2011年02期

9 楊時騏;吳光耀;;靜息態(tài)腦功能磁共振成像的研究進展[J];武漢大學學報(醫(yī)學版);2010年01期

10 吳曉婷;閆德勤;;數(shù)據降維方法分析與研究[J];計算機應用研究;2009年08期

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1 翁曉光;靜息態(tài)腦功能磁共振數(shù)據分析方法及在弱視神經機制中的應用研究[D];南京航空航天大學;2010年

2 相潔;啟發(fā)式問題解決認知神經機制及fMRI數(shù)據分析方法研究[D];太原理工大學;2010年

3 王靖;流形學習的理論與方法研究[D];浙江大學;2006年

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1 張德鵬;基于t-SNE的氨基酸聚類分析[D];遼寧師范大學;2016年

2 屈治禮;高維數(shù)據可視化研究及在商業(yè)智能中的應用[D];江蘇科技大學;2013年

3 王珊珊;短暫性腦缺血的靜息態(tài)fMRI研究[D];電子科技大學;2013年

4 周卉芬;功能磁共振數(shù)據處理方法研究[D];南京航空航天大學;2007年

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本文編號：2587952