大腦研究最初是基于靜態(tài)假設(shè)的。經(jīng)過多年的發(fā)展,大腦研究已經(jīng)形成基于動態(tài)變化假設(shè),并采用時頻域結(jié)合的方法體系。隨著各種新興方法的出現(xiàn),動態(tài)方法體系需要在原有的基礎(chǔ)上進行融合和創(chuàng)新,怎樣從新方法中更能體現(xiàn)或者挖掘出腦動態(tài)的時間與空間變化特性已經(jīng)成為當(dāng)前需要研究的重要問題。本文的研究主要是在動態(tài)方法體系下結(jié)合聚類方法,一方面根據(jù)聚類計算結(jié)果提出一種新的指標(biāo)——聚類偏離度,將其應(yīng)用于癲癇患者腦區(qū)活動異常研究并探究該指標(biāo)的意義;另一方面提出一種專門應(yīng)用于查看動態(tài)計算產(chǎn)生的聚類結(jié)果的軟件系統(tǒng)——BRAINPLAYER,從工程角度完善動態(tài)計算的體系。本文主要內(nèi)容包括以下兩個部分:1.本文提出一個新的指標(biāo):聚類偏離度,并將其用于探究癲癇病人的生理活動異常。我們同時采用了顳葉癲癇和全面性強直-陣攣癲癇兩種病人數(shù)據(jù)。首先進行了標(biāo)準(zhǔn)差的對比計算,并沒有發(fā)現(xiàn)差異。接下來我們對所有樣本進行聚類,聚類結(jié)果為兩種常駐狀態(tài)。其中,狀態(tài)1占主要類別,表現(xiàn)為左楔前葉、右角回、左內(nèi)側(cè)額上回動態(tài)低頻震蕩振幅有所升高。狀態(tài)2為非主要類別,表現(xiàn)為右側(cè)枕中回有所升高,內(nèi)側(cè)額上回有所降底。由前人研究可以推斷,狀態(tài)2表現(xiàn)為具有癲癇異常... 

【文章來源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

經(jīng)過計算由數(shù)據(jù)產(chǎn)生的模板，總共有256個腦區(qū)

第三章癲癇患者的聚類偏離度研究21每個時間序列中偏離度圖像平均處理，作為該被試的偏離度指標(biāo)。為了進行對比，同時也會計算標(biāo)準(zhǔn)差屬性。同時會分別對正常人與癲癇病人進行統(tǒng)計分析。在統(tǒng)計分析前，會將模板中每個模塊的數(shù)據(jù)提取出來進行雙t統(tǒng)計檢驗。3.3結(jié)果3.3.1傳統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)差統(tǒng)計結(jié)果首先使用傳統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)差指標(biāo)作為計算目標(biāo)。將信號提取后分為正常被試和癲癇病人兩組均值處理，得出對比圖如圖3-2。圖3-2正常被試與癲癇病人標(biāo)準(zhǔn)差均值的對比圖可以看出正常被試與癲癇病人差異并不明顯，其標(biāo)準(zhǔn)差同樣在額葉、枕葉位置較高，顳葉位置較低。經(jīng)過統(tǒng)計計算發(fā)現(xiàn)并無統(tǒng)計差異。3.3.2聚類結(jié)果計算完std均值后，對所有動態(tài)ALFF時間樣本聚類。經(jīng)過計算，DynamicBC對最佳K估計結(jié)果是K=2。在衡量k=2-6之間的輪廓系數(shù)、Calinski-Harabasz系數(shù)和Davies-Bouldin三種聚類指標(biāo)后，得出結(jié)果如圖3-1。圖3-3聚類后的指標(biāo)衡量，得出K=2為最優(yōu)簇的數(shù)量

第三章癲癇患者的聚類偏離度研究21每個時間序列中偏離度圖像平均處理，作為該被試的偏離度指標(biāo)。為了進行對比，同時也會計算標(biāo)準(zhǔn)差屬性。同時會分別對正常人與癲癇病人進行統(tǒng)計分析。在統(tǒng)計分析前，會將模板中每個模塊的數(shù)據(jù)提取出來進行雙t統(tǒng)計檢驗。3.3結(jié)果3.3.1傳統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)差統(tǒng)計結(jié)果首先使用傳統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)差指標(biāo)作為計算目標(biāo)。將信號提取后分為正常被試和癲癇病人兩組均值處理，得出對比圖如圖3-2。圖3-2正常被試與癲癇病人標(biāo)準(zhǔn)差均值的對比圖可以看出正常被試與癲癇病人差異并不明顯，其標(biāo)準(zhǔn)差同樣在額葉、枕葉位置較高，顳葉位置較低。經(jīng)過統(tǒng)計計算發(fā)現(xiàn)并無統(tǒng)計差異。3.3.2聚類結(jié)果計算完std均值后，對所有動態(tài)ALFF時間樣本聚類。經(jīng)過計算，DynamicBC對最佳K估計結(jié)果是K=2。在衡量k=2-6之間的輪廓系數(shù)、Calinski-Harabasz系數(shù)和Davies-Bouldin三種聚類指標(biāo)后，得出結(jié)果如圖3-1。圖3-3聚類后的指標(biāo)衡量，得出K=2為最優(yōu)簇的數(shù)量

【參考文獻】：
期刊論文
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[3]國際腦科學(xué)研究進展[J]. 李麒麟.  中國科技信息. 2020(05)
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[5]伴海馬硬化性內(nèi)側(cè)顳葉癲癇發(fā)病機制的研究進展[J]. 黎銀潮,陳樹達,陳立毅,秦家明,陳傲寒,周列民.  中風(fēng)與神經(jīng)疾病雜志. 2020(01)
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[7]全面強直陣攣癲癇靜息態(tài)功能連接腦網(wǎng)絡(luò)研究[J]. 季公俊,廖偉,張志強,盧光明.  磁共振成像. 2013(01)
[8]二十一世紀(jì):癲癇分類新概念——兩大分類體系及其變遷[J]. 秦兵,段現(xiàn)來,廖衛(wèi)平,臼井直敬,寺田清人,井上有史.  實用醫(yī)學(xué)雜志. 2012(13)
[9]初發(fā)顳葉癲癇患者的靜息態(tài)功能磁共振ReHo研究[J]. 鐘婧捷,陳思翰,歐陽琴,安冬梅,呂粟.  生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志. 2012(02)
[10]全面強直陣攣癲癇發(fā)作間期的靜息態(tài)fMRI低頻振幅研究[J]. 王茂雪,張志強,王正閣,沈連芳,盧光明.  中國醫(yī)學(xué)影像技術(shù). 2011(10)

碩士論文
[1]伴海馬硬化內(nèi)側(cè)顳葉癲癇的多模態(tài)MRI研究[D]. 肖俊豪.南京大學(xué) 2019
[2]顳葉癲癇患者認(rèn)知功能及腦功能網(wǎng)絡(luò)損害的研究[D]. 余丹華.天津醫(yī)科大學(xué) 2017
[3]原發(fā)全身強直陣攣性癲癇海馬萎縮與認(rèn)知功能障礙的相關(guān)性[D]. 童琳.大連醫(yī)科大學(xué) 2010



本文編號：2931528