本文關(guān)鍵詞：基于圖論的小世界統(tǒng)計(jì)策略研究及其在醫(yī)學(xué)影像中的應(yīng)用，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：大腦功能網(wǎng)絡(luò)的小世界算法理論研究中,很多研究都是在探討不同人群間以及老齡化所帶來(lái)的大腦功能網(wǎng)絡(luò)小世界特性的改變。但是缺乏相關(guān)的理論指導(dǎo),目前沒(méi)有提出方法證明不同人群間大腦的小世界特性的差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。為了解決這個(gè)問(wèn)題,本文在單因素變量和多因素變量的腦功能成像技術(shù)中,利用圖像處理的方法,對(duì)正電子發(fā)射斷層成像(PET)和功能磁共振成像(fMRI)的腦圖像進(jìn)行圖像的預(yù)處理,然后提出下列方法來(lái)研究如何判斷與證明不同人群間大腦的小世界特性差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。研究方法:1、基于單因素變量的腦功能成像技術(shù),選擇靜息態(tài)的PET圖像,分為年輕組(36.5歲,113名)和老年組(56.3歲,110名),對(duì)PET圖像做預(yù)處理,然后分別建立各自組別的大腦數(shù)據(jù)矩陣,利用非線性數(shù)學(xué)中的替代數(shù)據(jù)方法得到PET組別的替代數(shù)據(jù),計(jì)算替代數(shù)據(jù)小世界參數(shù)聚類(lèi)系數(shù)(Cp)、平均路徑長(zhǎng)度(Lp)、全局傳遞效率(Eglobal)的統(tǒng)計(jì)學(xué)特性。2、基于多因素變量的腦功能成像技術(shù),選擇靜息態(tài)的fMRI圖像,對(duì)fMRI圖像做預(yù)處理,分為正常人(21.7歲,110名)和ADHD患者(10.6歲,90名),分別建立各自組別的大腦數(shù)據(jù)矩陣,采用非線性數(shù)學(xué)中的替代數(shù)據(jù)方法得到組別的替代數(shù)據(jù),計(jì)算替代數(shù)據(jù)的小世界參數(shù)(Cp,Lp,Eglobal)統(tǒng)計(jì)學(xué)特性。研究結(jié)論:不論是PET還是f MRI的腦功能成像技術(shù),其研究結(jié)果具有一致性,說(shuō)明研究方法具有可靠性。研究得出,替代數(shù)據(jù)的小世界參數(shù)服從正態(tài)分布,替代數(shù)據(jù)的小世界參數(shù)平均值與原始數(shù)據(jù)的小世界參數(shù)的差值較小,且替代數(shù)據(jù)的小世界參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差較小,說(shuō)明大腦具有較差的時(shí)空相關(guān)性;在實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)增加的情況下,替代數(shù)據(jù)的小世界參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差減小,說(shuō)明在實(shí)驗(yàn)中使用大數(shù)據(jù)的必要性。通過(guò)替代數(shù)據(jù)的小世界參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)的方法,可以判斷在使用具體的兩組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的大腦小世界參數(shù)是否具有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異,為以后在醫(yī)學(xué)大腦影像的研究中提供方法上的理論指導(dǎo)。
【關(guān)鍵詞】：小世界網(wǎng)絡(luò) 正電子發(fā)射斷層成像 功能磁共振成像 替代數(shù)據(jù) 假設(shè)檢驗(yàn)
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)計(jì)量學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：O157.5;R445
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• Abstract7-13
• 1 緒論13-19
• 1.1 引言13-14
• 1.2 腦功能成像技術(shù)概述14-16
• 1.3 腦功能網(wǎng)絡(luò)小世界特性研究概述16-17
• 1.4 本文主要研究?jī)?nèi)容17
• 1.5 本文的結(jié)構(gòu)安排17-19
• 2 腦功能成像技術(shù)及其相關(guān)性連接19-25
• 2.1 PET腦功能成像19-21
• 2.1.1 PET工作原理19-20
• 2.1.2 PET在腦功能成像研究中的應(yīng)用20-21
• 2.2 fMRI腦功能成像21-22
• 2.2.1 fMRI工作原理21-22
• 2.2.2 fMRI在腦功能成像中的應(yīng)用22
• 2.3 EEG腦功能成像技術(shù)22-23
• 2.4 腦功能的相關(guān)性連接23-25
• 3 小世界網(wǎng)絡(luò)以及非線性理論算法25-33
• 3.1 小世界網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)象25
• 3.2 小世界網(wǎng)絡(luò)模型25-26
• 3.3 小世界網(wǎng)絡(luò)特征參數(shù)26-31
• 3.3.1 聚類(lèi)系數(shù)26-27
• 3.3.2 平均路徑長(zhǎng)度27-28
• 3.3.3 網(wǎng)絡(luò)效率28
• 3.3.4 度的分布28-29
• 3.3.5 腦功能網(wǎng)絡(luò)小世界參數(shù)計(jì)算的算法思路29-31
• 3.4 非線性理論分析法31-33
• 4 基于單因素變量的腦功能網(wǎng)絡(luò)小世界特性的評(píng)價(jià)33-46
• 4.1 實(shí)驗(yàn)材料與方法33-38
• 4.1.1 PET實(shí)驗(yàn)圖像獲取33-34
• 4.1.2 PET實(shí)驗(yàn)圖像的預(yù)處理34-36
• 4.1.3 PET圖像的腦功能網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建36-38
• 4.2 PET組別替代數(shù)據(jù)分析38-41
• 4.2.1 PET替代數(shù)據(jù)的大腦功能連接38-39
• 4.2.2 PET替代數(shù)據(jù)的小世界特性39-41
• 4.3 PET組別假設(shè)檢驗(yàn)41-45
• 4.3.1 PET替代數(shù)據(jù)的小世界特性的統(tǒng)計(jì)學(xué)參數(shù)分析41-42
• 4.3.2 PET數(shù)據(jù)量的大小對(duì)于研究小世界特性的影響42-44
• 4.3.3 年輕人與老年人小世界性質(zhì)的統(tǒng)計(jì)學(xué)差異44-45
• 4.4 小結(jié)與討論45-46
• 5 基于多因素變量的腦功能網(wǎng)絡(luò)小世界特性的評(píng)價(jià)46-58
• 5.1 實(shí)驗(yàn)材料與方法46-49
• 5.1.1 fMRI實(shí)驗(yàn)圖像獲取46
• 5.1.2 fMRI實(shí)驗(yàn)圖像的預(yù)處理46-48
• 5.1.3 fMRI圖像的腦功能網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建48-49
• 5.2 fMRI組別替代數(shù)據(jù)分析49-52
• 5.2.1 fMRI替代數(shù)據(jù)的大腦功能連接49-50
• 5.2.2 fMRI替代數(shù)據(jù)的小世界特性50-52
• 5.3 fMRI組別假設(shè)檢驗(yàn)52-57
• 5.3.1 fMRI替代數(shù)據(jù)的小世界特性的統(tǒng)計(jì)學(xué)參數(shù)分析52-54
• 5.3.2 fMRI數(shù)據(jù)量的大小對(duì)于研究小世界特性的影響54-55
• 5.3.3 正常人與ADHD患者小世界性質(zhì)的統(tǒng)計(jì)學(xué)差異55-57
• 5.4 小結(jié)與討論57-58
• 6 結(jié)論與展望58-60
• 6.1 結(jié)論58
• 6.2 展望58-60
• 參考文獻(xiàn)60-63
• 作者簡(jiǎn)歷63

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本文編號(hào)：341581