本文關鍵詞：基于多層網(wǎng)絡及頻繁子圖的腦網(wǎng)絡連接比較研究

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【摘要】：人腦是身體系統(tǒng)中最復雜的器官之一,其分為左右兩個大腦半球,并且,大量的神經(jīng)元與神經(jīng)元之間的連接存在于人腦中。近年來,對大腦結(jié)構的探究以及對大腦工作方式的分析成為自然科學領域的研究熱點。利用復雜網(wǎng)絡理論對人腦建模是大腦科學的主要研究方法之一。建模后,將人腦看作是由節(jié)點和邊組成的腦網(wǎng)絡,并基于該網(wǎng)絡探索人腦的結(jié)構與行為,因此,網(wǎng)絡構建的準確度對基于網(wǎng)絡的腦研究意義重大。一般情況下,可通過功能磁共振成像以及腦電波的收集來獲取構建功能腦網(wǎng)絡的原始數(shù)據(jù)。在建模時,將腦區(qū)等同為網(wǎng)絡當中的節(jié)點,腦區(qū)與腦區(qū)間的功能連接當作是腦網(wǎng)絡中的邊。而在衡量腦區(qū)與腦區(qū)之間的功能連接時,不同的連接定義方法所得結(jié)果差異較大,但是很少有研究者對其進行比較,也很難提出評價其優(yōu)劣的標準。本文圍繞腦網(wǎng)絡這個研究熱點,對功能腦網(wǎng)絡的構建進行了探究,對不同連接定義方法構建所得腦網(wǎng)絡的差異進行了比較,并更深層次的分析研究了不同功能連接定義方法構建所得腦網(wǎng)絡的準確度。研究使用多層網(wǎng)絡中的固有屬性以及頻繁子圖挖掘算法來分析不同連接定義方法構建所得的功能腦網(wǎng)絡的區(qū)別;在此基礎上,提出兩個新的衡量指標比較所得腦網(wǎng)絡的準確度。本文主要的創(chuàng)新工作如下:第一,利用多層網(wǎng)絡特有的層內(nèi)與層間屬性計算方法,計算核磁與腦電功能腦網(wǎng)絡中網(wǎng)絡的固有屬性。即求得不同連接定義方法下,同類被試所得腦網(wǎng)絡組中網(wǎng)絡的屬性值,進而通過網(wǎng)絡屬性值分析不同連接定義方法構建所得網(wǎng)絡的差異。所得結(jié)果可以看出,對于同一組核磁被試,使用皮爾遜、偏相關與小波相關方法構建所得的網(wǎng)絡具有顯著差異。第二,使用頻繁子圖挖掘算法,分析靜息態(tài)核磁數(shù)據(jù)與腦電數(shù)據(jù)構建所得功能腦網(wǎng)絡的具體結(jié)構。即分析不同連接定義方法下,同類被試所得腦網(wǎng)絡組中網(wǎng)絡的頻繁子圖模式,進而通過頻繁子圖模式比較不同連接定義方法構建所得網(wǎng)絡的差異。對于同一組核磁被試,使用皮爾遜、偏相關與小波相關方法構建所得的網(wǎng)絡明顯不同。第三,提出新的指標計算方法以衡量不同連接定義方法下構建所得網(wǎng)絡的準確度。即分別基于多層網(wǎng)絡中的固有屬性以及頻繁子圖挖掘算法,提出兩種新的指標來衡量不同連接定義方法所構建腦網(wǎng)絡的準確度。實驗結(jié)果均表明,對于核磁數(shù)據(jù),使用皮爾遜連接方法構建得到的腦網(wǎng)絡準確度最高。在腦電數(shù)據(jù)中,使用同步似然性連接方法構建得到的腦網(wǎng)絡準確度最高。本文是國家自然科學基金項目—《基于解剖距離及節(jié)點相似度的多尺度腦功能網(wǎng)絡建模方法研究》(no.61402318)的主要組成部分。本文重點研究在靜息態(tài)功能腦網(wǎng)絡的構建階段,衡量腦區(qū)與腦區(qū)間的功能連接時,不同功能連接定義方法構建所得腦網(wǎng)絡的差異。這不僅是國際前沿基礎科學問題,也是國家重大需求。
【學位授予單位】：太原理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：R338;O157.5

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前4條

1 劉建國;任卓明;郭強;汪秉宏;;復雜網(wǎng)絡中節(jié)點重要性排序的研究進展[J];物理學報;2013年17期

2 李亞鵬;沈蓉;戴慧;李煒;;探索大腦網(wǎng)絡連接的幾種方式--基于靜息態(tài)功能磁共振數(shù)據(jù)[J];中國醫(yī)學物理學雜志;2013年01期

3 李先通;李建中;高宏;;一種高效頻繁子圖挖掘算法[J];軟件學報;2007年10期

4 王艷輝;吳斌;王柏;;頻繁子圖挖掘算法綜述[J];計算機科學;2005年10期

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本文編號：1258564