發(fā)布時間：2021-11-14 07:33

　　隨著科技的發(fā)展,網(wǎng)絡時代迅速崛起,越來越多的事務隨著網(wǎng)絡的建立產(chǎn)生聯(lián)系。例如腦部疾病的研究結果從最初的影像學唯一論轉變?yōu)閷τ跋駥W報告和腦網(wǎng)絡評價指標的共同分析。隨著城市生活節(jié)奏加快,抑郁癥發(fā)病率逐年提升,發(fā)病趨勢向校園中青少年蔓延,且發(fā)病機理不明確。因此,本文基于抑郁患者腦網(wǎng)絡數(shù)據(jù)建立演化模型,研究抑郁癥患者發(fā)病機理并模擬腦網(wǎng)絡病變過程,創(chuàng)建基于圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡GCN（Graph convolutional neural network）和長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡 LSTM（Long Short-Term Memory）的記憶圖卷積演化網(wǎng)絡 MGCEN（Memory graph convolution evolution network）預測網(wǎng)絡未來發(fā)展趨勢。鑒于抑郁癥發(fā)病主要由腦部結構隨時間推移發(fā)生病變,因此本文基于結構磁共振圖像和彌散張量圖像共同構建腦網(wǎng)絡模型。首先,本文按照AAL模板將腦核磁共振圖像劃分為116個腦區(qū),將其中的90個腦區(qū)作為研究對象,對各個腦區(qū)的灰質體積進行GA值分析,發(fā)現(xiàn)抑郁癥患者與正常人腦區(qū)之間的差異主要體現(xiàn)在額葉區(qū)和顳葉區(qū)上。之后將腦區(qū)做為節(jié)點以各腦區(qū)之間相關聯(lián)系為... 

【文章來源】：大連海事大學遼寧省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．２大腦半球外側??Ｆｉｇ．?２．２?Ｌａｔｅｒａｌ?ｃｅｒｅｂｒａｌ?ｈｅ?

圖２．８圖卷積空間模型示例??Ｆｉｇ．?２．８?Ｇｒａｐｈ?ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ?ｓｐａｃｅ?ｍｏｄｅｌ?ｅｘａｍｐｌｅ??圖２．８中以節(jié)點Ｖ為代表，按照公式２．２１提取節(jié)點Ｖ的空間節(jié)點信息

?大連海事大學碩士學位論文???將ＡＡＬ模板分割的灰質腦區(qū)體積帶入皮爾遜公式，計算得到９０＊９０對稱矩陣，矩??陣參數(shù)，為？ｆ區(qū)間相關系數(shù)，／的取值范圍為－１－＋１之間。參數(shù)７?＝?代表腦區(qū)間為負相??關，／?＝?１代表腦區(qū)間為正相關，／?＝?〇時代表腦區(qū)不相關。由ＭＡＴＬＡＢ軟件進行實驗，??得到結果如圖３．２所示：??丨圓！丨??１０?２０?３０?４０?５０?６０?７０?８０?９０?１０?２０?３０?４０?５０?６０?７０?８０?９０??圖３．２抑郁癥和健康人腦區(qū)相關系數(shù)矩陣??Ｆｉｇ．?３．２?Ｃｏｉｒｅｌａｔｉｏｎ?ｍａｔｒｉｘ?ｏｆ?ｄｅｐｒｅｓｓｉｏｎ?ａｎｄ?ｈｅａｌｔｈｙ?ｂｒａｉｎ?ｒｅｇｉｏｎｓ??左圖表示健康人皮爾遜系數(shù)矩陣，右圖表示抑郁患者皮爾遜相關系數(shù)矩陣。其中紅??色表示正相關，藍色表示負相關。??為了使構建的腦網(wǎng)絡模型更符合小世界特性，本文設定當｜／｜＞?０．７時認為腦區(qū)之間??存在相關性，否則認為腦區(qū)間不存在相關性。在此基礎上構建腦網(wǎng)絡連邊，當｜／｜＞０．７時??認為腦區(qū)中存在連邊，否則不存在連邊。網(wǎng)絡二值矩僻＾如圖３．３所示：??１０?２０?３０?４０?５０?６０?７０?８０?８０?１０?２０?３０?４０?５０?６０?７０?８０?９０??圖３．３抑郁癥和健康人腦網(wǎng)絡二值矩陣??Ｆｉｇ．?３．３?Ｄｅｐｒｅｓｓｉｏｎ?ａｎｄ?Ｈｅａｌｔｈｙ?Ｈｕｍａｎ?Ｂｒａｉｎ?Ｎｅｔｗｏｒｋ?Ｂｉｎａｉｙ?Ｍａｔｒｉｘ??２７??

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3494220