本文選題：功能磁共振成像　切入點：腦功能網絡　出處：《南京理工大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：人的大腦由許多的神經元組成,神經元之間互相作用,以完成人腦的各種功能。因為人腦中的神經元數(shù)量非常龐大,單獨研究起來非常不方便。目前,應用最廣泛的方法是基于血氧水平依賴(BOLD)的功能磁共振成像(fMRI)信號,該信號不僅可以考察受試者在靜息態(tài)下的功能性腦網絡,也可以研究基于任務的動態(tài)功能性腦網絡。傳統(tǒng)的分析方法是基于模型的統(tǒng)計方法,但fMRI涉及到腦功能的復雜模式,所以不適用于此類方法,而基于數(shù)據驅動的聚類分析則能更科學和客觀地分析fMRI數(shù)據。本文主要對聚類方法進行研究,使聚類算法能更好的應用于fMRI數(shù)據的分析,進而促進腦功能連接的認識。首先,本文通過對使用廣泛的K-means算法進行了研究,提出一種基于 DBI的層次初始的K-means 算法(DBI based Hierarchical Initialization K-means,DHIKM),可以選取較好的初始聚類中心和自動地確定聚類個數(shù),并得到了較好的實驗結果。由于稀疏表示和結構稀疏表示可以利用信號的稀疏性特征很好地表示fMRI信號,近些年來,許多研究者采用稀疏表示來對fMRI進行研究,并取得了良好的效果。因此,本文在稀疏表示的基礎上融合提出的DHIKM算法,對腦功能網絡進行聚類研究。通過分析發(fā)現(xiàn),腦圖像具有高維數(shù)據結構特征,而子空間學習則可以有效降低數(shù)據的維度,可以有效地表示fMRI信號,所以采用稀疏子空間學習方法對腦功能網絡進行聚類分析。同時,基于空間距離上較近的神經元彼此之間相連的概率較高這一特性,本文提出了鄰近自適應的局部尺度稀疏子空間聚類算法(neighboring adaptive local scale based sparse subspace clustering),并得到了較好的成果。
[Abstract]:The human brain is made up of many neurons that interact with each other to perform the functions of the human brain. Because the number of neurons in the human brain is so large, it is very inconvenient to study it alone. The most widely used method is the functional magnetic resonance imaging (fMRI) signal based on Bod, which can not only examine the functional brain network of subjects in resting state. Traditional analysis methods are model-based statistical methods, but fMRI involves complex patterns of brain function, so it is not suitable for this kind of methods. But the data-driven clustering analysis can analyze the fMRI data more scientifically and objectively. In this paper, the clustering method is mainly studied, so that the clustering algorithm can be better applied to the analysis of fMRI data, and then promote the understanding of brain functional connection. In this paper, the widely used K-means algorithm is studied, and an initial K-means algorithm based on DBI is proposed, which can select a better initial clustering center and determine the number of clusters automatically. Because sparse representation and structural sparse representation can be used to represent fMRI signal well, in recent years, many researchers use sparse representation to study fMRI. Therefore, this paper fuses the proposed DHIKM algorithm on the basis of sparse representation, and studies the clustering of brain functional networks. It is found that brain images have high dimensional data structure characteristics. Subspace learning can effectively reduce the dimension of data and effectively represent the fMRI signal, so the sparse subspace learning method is used to cluster the brain functional network. At the same time, Based on the high probability of close neurons being connected to each other in spatial distance, this paper presents a neighborhood adaptive local scale sparse subspace clustering algorithm called nebuling adaptive local scale based sparse subspace clustering, and good results are obtained.
【學位授予單位】：南京理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP311.13;R445.2

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