【摘要】：腦是人體最復(fù)雜的信息處理系統(tǒng),它的復(fù)雜性不僅僅表現(xiàn)在腦內(nèi)數(shù)億的神經(jīng)元,也表現(xiàn)在神經(jīng)元之間關(guān)于不同感覺,行為,認(rèn)知的連接模式。其復(fù)雜性決定了研究大腦時(shí)需要花費(fèi)巨大的計(jì)算成本,因此,腦網(wǎng)絡(luò)建模逐漸發(fā)展,成為一種研究大腦的有效途徑。將腦網(wǎng)絡(luò)分析應(yīng)用于神經(jīng)影像領(lǐng)域的研究中并取得了一定的進(jìn)展,然而,傳統(tǒng)功能連接網(wǎng)絡(luò)通常是基于兩兩相關(guān)構(gòu)建大腦區(qū)域之間的二階關(guān)系,忽略大腦區(qū)域之間的高階關(guān)系,而這種高階信息可能對于探究精神疾病的內(nèi)在病理機(jī)制是非常重要的。為了表征這種高階信息,超網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法被提出。超網(wǎng)絡(luò)參照超圖定義,節(jié)點(diǎn)表示腦區(qū),超邊表示多個(gè)腦區(qū)之間的相互作用。現(xiàn)有的腦功能超網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法是通過使用lasso(least absolute shrinkage and selection operator)方法求解稀疏線性回歸模型進(jìn)行構(gòu)建。即使lasso方法已成功解決了許多研究問題,它也存在一定的局限性,如缺少解釋分組效應(yīng)信息的能力,在構(gòu)建超邊選擇與指定區(qū)域相關(guān)的腦區(qū)時(shí),由于組效應(yīng)的存在可能會(huì)造成相關(guān)大腦區(qū)域的丟失。為了解決組效應(yīng)問題,本文提出將elastic net以及group lasso方法引入到腦功能超網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建中,并在MDD(major depressive disorder)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)以驗(yàn)證提出方法的可行性。分別基于原有的腦功能超網(wǎng)絡(luò)方法以及本文提出的兩種方法進(jìn)行超網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建,比較三種超網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu),然后從中提取關(guān)于大腦區(qū)域特定的特征,包括三種不同定義的聚類系數(shù)以及節(jié)點(diǎn)的度,利用非參數(shù)置換檢驗(yàn)進(jìn)行特征選擇,選取具有顯著組間差異的指標(biāo)作為分類特征,使用SVM(Support Vector Machine)進(jìn)行分類。在實(shí)驗(yàn)中,分析了超網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),與抑郁癥相關(guān)的腦區(qū)和超邊模式以及分類結(jié)果,并且利用ADNI(Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative)數(shù)據(jù)庫中的AD(Alzheimer’s Disease)與NC(Normal Control)數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)以驗(yàn)證方法的有效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,根據(jù)原有的以及本文提出的方法構(gòu)建的三種超網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)存在差異;比較而言,基于lasso得到的超網(wǎng)絡(luò)與elastic net得到的超網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相似,與基于group lasso得到的超網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)差異較大。超邊構(gòu)建中l(wèi)asso方法最為嚴(yán)格,group lasso最寬松,elastic net方法適中。原有的基于lasso的方法,基于elastic net以及基于group lasso的方法分別可以達(dá)到81.82%,86.36%以及83.33%的分類準(zhǔn)確率。分類結(jié)果表明與基于lasso的超網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法相比,本文提出的兩種方法可以得到更為有效的特征以及更好的分類效果,其中基于elastic net的方法得到的分類準(zhǔn)確率最高。在基于ADNI數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)中,基于lasso,基于elastic net以及基于group lasso方法的分類準(zhǔn)確率分別是79.66%,88.14%以及84.75%,與在MDD數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果類似,與lasso方法相比,elastic net與group lasso方法得到的分類結(jié)果更好,同時(shí)說明本文提出的方法對于精神疾病的分類有一定的適用性。
【學(xué)位授予單位】：太原理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：R338;O157.5

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本文編號：2692816