本文關(guān)鍵詞：基于靜息態(tài)功能性核磁共振數(shù)據(jù)的抑郁癥分析

  更多相關(guān)文章： 抑郁癥 靜息態(tài)功能核磁共振 判別分析 Lasso-Logistic回歸模型

【摘要】：抑郁癥又稱抑郁障礙,以顯著而持久的心境低落為主要臨床特征,到目前為止,抑郁癥的發(fā)病原理尚不明確。自從功能磁共振成像技術(shù)興起以來,有大量的研究在致力于利用這種具有描述和判別大腦疾病潛力的新技術(shù),來對抑郁癥疾病進行客觀預(yù)測,以期其能對臨床診斷起到輔助作用,降低人為主觀因素影響。所以本文在收集了39例抑郁癥患者和37例對照組正常人的靜息態(tài)的fMRI數(shù)據(jù)之后,希望利用提取的功能連接數(shù)據(jù)做為特征對病人正常人進行判別分析,來發(fā)現(xiàn)抑郁癥患者異常的腦區(qū)和功能性網(wǎng)絡(luò)。論文首先利用非參數(shù)的Mann-Whitney U檢驗對90個腦區(qū)的4005維特征進行降維,進而利用這些在抑郁癥和正常人之間具有顯著性差異的特征進行判別分析,得到的結(jié)果為:基于決策樹模型的最高泛化分類正確率為65.79%,基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的最高泛化分類正確率為76.62%,基于決策樹提升的AdaBoost模型的最高泛化分類正確率為83.48%,基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提升的AdaBoost模型的最高泛化分類正確率為81.43%。本文還利用了全部的4005維特征作為輸入,利用Lasso-Logistic回歸模型的最高泛化準(zhǔn)確率為88.16%。利用泛化分類正確率最高的Lasso-Logistic回歸模型,論文對所有被試的腦區(qū)和功能性連接進行了重構(gòu),從而發(fā)現(xiàn)了抑郁癥患者異常的腦區(qū)和功能連接,其中主要的腦區(qū)有左顳下回、左梭狀回、右眶額葉和左蒼白球豆?fàn)詈说?同時三個主要的異常功能回路分別為“顳下回-顳中回-額中回”組成的回路、“顳極-眶額葉-腦島-中央前回”等腦區(qū)組成的邊緣系統(tǒng)和“腦島—額上回—殼豆?fàn)詈恕尤屎恕钡那榫w憎恨調(diào)節(jié)網(wǎng)路。
【關(guān)鍵詞】：抑郁癥 靜息態(tài)功能核磁共振 判別分析 Lasso-Logistic回歸模型
【學(xué)位授予單位】：湖南師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：R749.4;R445.2
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 1 緒論10-16
• 1.1 課題研究背景10-11
• 1.2 研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.1 靜息態(tài)網(wǎng)絡(luò)的功能研究11-13
• 1.2.2 抑郁癥腦功能研究13
• 1.3 論文研究目標(biāo)13-14
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)14-16
• 2 分類方法介紹16-26
• 2.1 決策樹模型16-20
• 2.1.1 決策樹的特征選擇16-18
• 2.1.2 決策樹的生成18-20
• 2.1.3 決策樹的剪枝20
• 2.2 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)20-21
• 2.3 AdaBoost提升方法21-23
• 2.4 基于Lasso的Logistic回歸分析23-26
• 3 分類結(jié)果研究26-36
• 3.1 數(shù)據(jù)采集26-27
• 3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理27-28
• 3.3 特征提取28-29
• 3.4 交叉驗證29-30
• 3.5 基于部分特征的傳統(tǒng)分類模型結(jié)果30-34
• 3.6 基于全部特征的Lasso-Logistic模型34-36
• 4 腦區(qū)的功能性模式研究36-44
• 4.1 腦網(wǎng)絡(luò)的重構(gòu)原理介紹36
• 4.2 腦區(qū)貢獻度及其功能連接36-41
• 4.3 結(jié)果討論41-44
• 5 總結(jié)和展望44-48
• 5.1 總結(jié)44-45
• 5.2 展望45-48
• 參考文獻48-52
• 附錄52-56
• 致謝56

【相似文獻】

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本文編號：657930