【摘要】：注意缺陷多動(dòng)障礙(Attention Deficit Hyperactivity Disorder,ADHD)是一種常見的神經(jīng)精神疾病,而ADHD的發(fā)病機(jī)制不明確,所以探索ADHD的客觀診斷標(biāo)準(zhǔn)是目前研究的重要課題之一。靜息態(tài)功能磁共振成像(functional Magnetic Resonance Imaging,fMRI)數(shù)據(jù)可以反映靜息狀態(tài)下的自發(fā)腦活動(dòng),通過分析靜息態(tài)fMRI數(shù)據(jù),可能找到病人與正常對(duì)照組間的信號(hào)差異,根據(jù)信號(hào)間的差異結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)病人和正常對(duì)照組實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確分類。因此,近年來基于靜息態(tài)fMRI數(shù)據(jù)對(duì)ADHD的分類研究也逐步展開。本研究中,對(duì)101個(gè)ADHD患者和143個(gè)正常對(duì)照組的靜息態(tài)fMRI數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,首先提取靜息態(tài)fMRI數(shù)據(jù)的成分因素,對(duì)成分因素的活躍程度異常情況進(jìn)行分析,在此基礎(chǔ)上,通過結(jié)合特征提取和模式識(shí)別方法構(gòu)建出兩種不同的模型對(duì)ADHD進(jìn)行分類研究,論文的研究?jī)?nèi)容如下:(1)基于靜息態(tài)fMRI數(shù)據(jù)是不便于數(shù)學(xué)表達(dá)的多源信號(hào),構(gòu)建了ICA-SVM識(shí)別模型。獨(dú)立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)適合多源信號(hào)的分析,利用ICA對(duì)靜息態(tài)fMRI數(shù)據(jù)提取成分因素,將成分因素包含的體素通過參數(shù)矢量化構(gòu)造出特征向量,并選擇支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)為識(shí)別網(wǎng)絡(luò),構(gòu)建出ICA-SVM識(shí)別模型。文中分析了成分因素對(duì)ADHD患者和正常對(duì)照組分類的影響,實(shí)驗(yàn)結(jié)果得到平均分類準(zhǔn)確率為71.92%,證明了ICA-SVM識(shí)別模型有助于ADHD患者和正常對(duì)照組的分類。(2)為了更進(jìn)一步提高ADHD患者與正常對(duì)照組的分類準(zhǔn)確率,本文基于ICA-SVM識(shí)別模型進(jìn)行優(yōu)化,得到DL-SVM識(shí)別模型。由于ICA-SVM識(shí)別模型是基于靜息態(tài)fMRI數(shù)據(jù)的稀疏分量進(jìn)行分類,而ICA提取的成分因素稀疏性較差,因此本文通過構(gòu)造字典將提取的成分因素稀疏化,并利用SVM基于稀疏分量進(jìn)行分類,構(gòu)建出DL-SVM識(shí)別模型。由DL-SVM識(shí)別模型得到的平均分類準(zhǔn)確率為77.60%可知,DL-SVM識(shí)別模型可以更有效的對(duì)ADHD患者和正常對(duì)照組進(jìn)行分類。
【學(xué)位授予單位】：太原理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP181;R749.94

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本文編號(hào)：2708449