【摘要】：近年來隨著科技進(jìn)步和研究深入,出現(xiàn)了機(jī)器學(xué)習(xí)和疾病診斷相結(jié)合的應(yīng)用研究,這種跨學(xué)科的綜合研究對臨床應(yīng)用具有重要的價值。但是基于磁共振成像針對孤獨(dú)癥這一亞類的模式分類研究很少,此外,對于孤獨(dú)癥和阿斯伯格綜合征的差異研究也不多。所以本論文嘗試基于結(jié)構(gòu)和功能磁共振數(shù)據(jù),分別針對上述2類被試群體展開研究。研究對象包括37名健康對照組被試,28名孤獨(dú)癥被試,以及21名阿斯伯格綜合征被試。論文的主要研究工作及貢獻(xiàn)包括以下2個方面:(1)基于磁共振成像和模式分類技術(shù),利用孤獨(dú)癥被試和健康被試磁共振成像數(shù)據(jù)進(jìn)行模式分類,形成有效的分類模型,繼而為診斷孤獨(dú)癥提供參考性依據(jù)。主要方法是通過收集被試磁共振影像數(shù)據(jù),計算相應(yīng)指標(biāo),包括局部一致性(ReHo),低頻振幅(ALFF),度中心性(DC),灰質(zhì)體積(GMV),白質(zhì)體積(WMV),然后通過統(tǒng)計找出孤獨(dú)癥組和健康被試組差異腦區(qū),提取相應(yīng)腦區(qū)影像數(shù)據(jù),利用支持向量機(jī)算法進(jìn)行模式分類,從而建立并檢驗(yàn)分類模型的分類準(zhǔn)確率。我們發(fā)現(xiàn),在孤獨(dú)癥組和健康對照組被試數(shù)據(jù)進(jìn)行模式分類的訓(xùn)練和測試中,分類模型準(zhǔn)確率最高能達(dá)到87.10%。意味著將來應(yīng)用到臨床上有一定的診斷參考意義。(2)計算靜息態(tài)磁共振成像相關(guān)指標(biāo),尋找阿斯伯格綜合征異常行為的潛在因素,并探尋孤獨(dú)癥和阿斯伯格綜合征之間的差異。主要方法是通過對孤獨(dú)癥組和阿斯伯格綜合征組的指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計分析,發(fā)現(xiàn)差異腦區(qū),并和行為數(shù)據(jù)做相關(guān)分析,從而探索阿斯伯格綜合征異常行為表現(xiàn)的潛在因素。行為數(shù)據(jù)包括韋氏智力量表和孤獨(dú)性診斷訪談量表。我們發(fā)現(xiàn),在兩樣本T檢驗(yàn)中,阿斯伯格綜合征組ALFF、ReHo值均顯著高于健康對照組的有左側(cè)角回、和右側(cè)小腦。阿斯伯格綜合征組ALFF、ReHo值均顯著低于孤獨(dú)癥組的有眶額葉和額中回。兩樣本T檢驗(yàn)中,阿斯伯格綜合征組ALFF值均低于健康對照組和孤獨(dú)癥組的腦區(qū)有右側(cè)額中回。而對于左側(cè)角回的ALFF值,阿斯伯格綜合征顯著高于健康對照組,同時顯著低于孤獨(dú)癥組。本論文是把機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用到疾病診斷中的一次重要嘗試。其次,也對阿斯伯格綜合征有了進(jìn)一步的認(rèn)識,這為本論文未來的研究工作奠定了堅實(shí)的基礎(chǔ)。
【學(xué)位授予單位】：杭州師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：B841
【圖文】：

杭州師范大學(xué)碩士學(xué)位論文 孤獨(dú)癥模式分類validation, LOOCV）。分類步驟詳見圖 3-1.五折交叉驗(yàn)證法和二十折交叉驗(yàn)證法都屬于 K 折交叉驗(yàn)證法，是把樣本分為 K 份，每次留 1 份作為測試集，K-1 份作為訓(xùn)練集，以計算 K 次所得到的分類準(zhǔn)確率的平均值，作為這個分類模型的分類準(zhǔn)確率。留一法每次只留下一個樣本作為測試集，其余的作為訓(xùn)練集，同樣是把多次的平均準(zhǔn)確率作為預(yù)測準(zhǔn)確率。相比 K 折交叉驗(yàn)證，留一交叉驗(yàn)證法計算更為為繁瑣，但是樣本利用率最高，適合小樣本數(shù)據(jù)模式分類。

22圖 3-2 孤獨(dú)癥組和健康對照組顯著差異腦區(qū)圖3.4.2 模式分類準(zhǔn)確率在對特征指標(biāo)進(jìn)行兩樣本 T 檢驗(yàn)之后，把有顯著差異的腦區(qū)的指標(biāo)平均值提取出來，作為模式分類建立模型和測試的數(shù)據(jù)。由于有多個特征，一般而言，特征數(shù)據(jù)越有代表性，數(shù)據(jù)量越大，分類模型的分類效率和準(zhǔn)確率就越高。而數(shù)據(jù)量大，但有些數(shù)據(jù)沒有很好的區(qū)分度，就是分類對象在該指標(biāo)上差異不大，那么這些數(shù)據(jù)反而會拉低分類準(zhǔn)確率。換言之，只有在保證數(shù)據(jù)區(qū)分度的前提下，

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本文編號：2714252