本文關(guān)鍵詞：基于圖論的小世界統(tǒng)計策略研究及其在醫(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)計學(xué)意義。為了解決這個問題,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),計算替代數(shù)據(jù)小世界參數(shù)聚類系數(shù)(Cp)、平均路徑長度(Lp)、全局傳遞效率(Eglobal)的統(tǒng)計學(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),計算替代數(shù)據(jù)的小世界參數(shù)(Cp,Lp,Eglobal)統(tǒng)計學(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,說明大腦具有較差的時空相關(guān)性;在實驗數(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,說明在實驗中使用大數(shù)據(jù)的必要性。通過替代數(shù)據(jù)的小世界參數(shù)的假設(shè)檢驗的方法,可以判斷在使用具體的兩組實驗數(shù)據(jù)的大腦小世界參數(shù)是否具有統(tǒng)計學(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
【學(xué)位授予單位】：中國計量學(xué)院
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：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 本文主要研究內(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 聚類系數(shù)26-27
• 3.3.2 平均路徑長度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)小世界特性的評價33-46
• 4.1 實驗材料與方法33-38
• 4.1.1 PET實驗圖像獲取33-34
• 4.1.2 PET實驗圖像的預(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41-45
• 4.3.1 PET替代數(shù)據(jù)的小世界特性的統(tǒng)計學(xué)參數(shù)分析41-42
• 4.3.2 PET數(shù)據(jù)量的大小對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)小世界特性的評價46-58
• 5.1 實驗材料與方法46-49
• 5.1.1 fMRI實驗圖像獲取46
• 5.1.2 fMRI實驗圖像的預(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52-57
• 5.3.1 fMRI替代數(shù)據(jù)的小世界特性的統(tǒng)計學(xué)參數(shù)分析52-54
• 5.3.2 fMRI數(shù)據(jù)量的大小對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
• 作者簡歷63

【相似文獻(xiàn)】

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

本文編號：341581