本文關(guān)鍵詞：基于結(jié)構(gòu)腦連接組方法對大腦正常老化的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：全球人口老齡化問題日趨嚴(yán)重,中國作為世界上老年人口最多的國家之一,已經(jīng)進入人口老齡化的高速發(fā)展階段,個體衰老過程中大腦不可避免地發(fā)生組織、結(jié)構(gòu)、功能衰退老化的現(xiàn)象,這就是常說的腦老化。目前多項研究都指出大腦的正常老化與多種神經(jīng)退行性疾病有著相似的腦退化模式,因此腦老化研究對早期預(yù)防、診斷治療與腦老化相關(guān)的疾病具有重要意義。本文基于正常老化人群的多模態(tài)磁共振影像(T1WI、DTI)數(shù)據(jù),分別構(gòu)建大腦皮層厚度網(wǎng)絡(luò)和白質(zhì)纖維網(wǎng)絡(luò),依據(jù)構(gòu)建的大腦網(wǎng)絡(luò)采用圖論方法分析衰老過程中腦網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋮?shù)的變化,并選取出與受試者實際年齡表現(xiàn)出較強相關(guān)性的形態(tài)結(jié)構(gòu)特征和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋮?shù)特征,以此建立大腦正常老化預(yù)測模型,研究內(nèi)容主要包括以下幾個方面:(1)基于75例正常老化對象的T1WI影像數(shù)據(jù),首先計算每一例對象的大腦皮層厚度。然后,將全體數(shù)據(jù)按照年齡以5歲為間隔劃分為四組,每一對象組依據(jù)不同腦區(qū)間皮層厚度的皮爾森相關(guān)系數(shù)構(gòu)建大腦皮層厚度網(wǎng)絡(luò),采用圖論分析方法計算網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)鋮?shù)。最后,基于皮層厚度、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋮?shù)進行一系列的統(tǒng)計分析。研究結(jié)果表明在正常老化過程中,大腦網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋵傩缘淖兓且粋�非線性過程,網(wǎng)絡(luò)的局部信息處理能力隨著年齡的增加表現(xiàn)出先降低后升高的趨勢,而全局信息處理能力則是先升高后降低。(2)基于上述受試對象的DTI影像數(shù)據(jù),首先對每一例受試對象重構(gòu)其白質(zhì)纖維束,結(jié)合AAL模板,構(gòu)建大腦白質(zhì)纖維網(wǎng)絡(luò)。然后,基于圖論分析方法,計算大腦白質(zhì)纖維網(wǎng)絡(luò)的局部、全局網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋮?shù)特征。最后,將這些拓?fù)鋮?shù)特征與受試者年齡進行一系列的統(tǒng)計分析。研究結(jié)果表明隨著年齡的增加不同對象組白質(zhì)網(wǎng)絡(luò)連接密度降低。大腦的主干網(wǎng)絡(luò)存在不斷的重組,但核心主干網(wǎng)絡(luò)保持一個相對穩(wěn)定狀態(tài)。(3)基于上述研究獲得的大腦皮層厚度特征和白質(zhì)纖維網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋮?shù)特征,采用特征選擇、主成分分析方法對特征參數(shù)進行降維處理。然后,分別采用多元線性回歸、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種方法建立與年齡相關(guān)的正常老化預(yù)測模型。由于本文研究的建模數(shù)據(jù)量較少,采用留一交叉驗證法來檢驗?zāi)Ｐ偷念A(yù)測能力。結(jié)果表明模型預(yù)測能力優(yōu)于現(xiàn)有文獻(xiàn)中的結(jié)果。
【關(guān)鍵詞】：腦老化 大腦網(wǎng)絡(luò) 圖論分析 多元線性回歸 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：北京工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：R338
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-17
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-14
• 1.2.1 腦灰質(zhì)與年齡的關(guān)系10
• 1.2.2 腦白質(zhì)與年齡的關(guān)系10-11
• 1.2.3 腦連接組研究11-12
• 1.2.4 腦年齡預(yù)測模型的建立12-13
• 1.2.5 BrainAGE（brain age gap estimation）與疾病的關(guān)系13-14
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容及章節(jié)安排14-17
• 第2章 基于TIWI影像構(gòu)建大腦皮層厚度網(wǎng)絡(luò)17-37
• 2.1 研究對象與T1WI影像獲取17
• 2.2 分析方法17-27
• 2.2.1 大腦皮層厚度的計算18-19
• 2.2.2 大腦皮層厚度網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建19-22
• 2.2.3 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋮?shù)的計算22-25
• 2.2.4 統(tǒng)計分析25-27
• 2.3 研究結(jié)果27-34
• 2.3.1 腦區(qū)皮層厚度與年齡的相關(guān)性分析27
• 2.3.2 相關(guān)系數(shù)的差異27-28
• 2.3.3 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋮?shù)的差異28-32
• 2.3.4 網(wǎng)絡(luò)hub節(jié)點的差異32-33
• 2.3.5 網(wǎng)絡(luò)脆弱性的差異33-34
• 2.4 討論34-35
• 2.5 本章小結(jié)35-37
• 第3章 基于DTI影像構(gòu)建大腦白質(zhì)纖維網(wǎng)絡(luò)37-53
• 3.1 研究對象與DTI影像獲取37
• 3.2 分析方法37-43
• 3.2.1 DTI影像的預(yù)處理37
• 3.2.2 大腦白質(zhì)纖維網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建37-42
• 3.2.3 圖論分析42
• 3.2.4 統(tǒng)計分析42-43
• 3.3 研究結(jié)果43-50
• 3.3.1 局部特征與年齡的相關(guān)性分析43-44
• 3.3.2 網(wǎng)絡(luò)全局拓?fù)鋮?shù)分析44-50
• 3.4 討論50-51
• 3.5 本章小結(jié)51-53
• 第4章 正常老化預(yù)測模型的建立與評估53-65
• 4.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理53-55
• 4.1.1 特征選擇53
• 4.1.2 主成分分析53-55
• 4.2 預(yù)測模型建立與評估55-58
• 4.2.1 多元線性回歸建立預(yù)測模型56-57
• 4.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型57-58
• 4.3 研究結(jié)果58-61
• 4.3.1 多元線性回歸結(jié)果58-59
• 4.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)果59-61
• 4.4 討論61-62
• 4.5 本章小結(jié)62-65
• 結(jié)論與展望65-67
• 參考文獻(xiàn)67-73
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文73-75
• 致謝75

【相似文獻(xiàn)】

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 徐小亭;基于結(jié)構(gòu)腦連接組方法對大腦正常老化的研究[D];北京工業(yè)大學(xué);2015年

  本文關(guān)鍵詞：基于結(jié)構(gòu)腦連接組方法對大腦正常老化的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

，

本文編號：300050