本文選題：靜息狀態(tài)功能磁共振成像 + 小世界屬性��； 參考：《北京交通大學(xué)》2015年碩士論文

【摘要】：注意缺陷／多動(dòng)障礙(Attention Deficit/Hyperactivity Disorder, ADHD)是一種很常見(jiàn)的兒童精神發(fā)育障礙疾病。近十幾年來(lái),ADHD已經(jīng)是我國(guó)乃至全球的嚴(yán)重的公共衛(wèi)生問(wèn)題。近年來(lái),基于圖論的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析極大地推進(jìn)了人類對(duì)于腦網(wǎng)絡(luò)組織模式的認(rèn)識(shí)。本研究中,我們基于96個(gè)兒童的靜息狀態(tài)fMRI圖像,采用圖論的方法構(gòu)建了每個(gè)兒童的復(fù)雜腦網(wǎng)絡(luò),進(jìn)而分析了ADHD癥狀引發(fā)的腦網(wǎng)絡(luò)異常情況,最后基于構(gòu)建的腦網(wǎng)絡(luò)參數(shù)結(jié)合模式識(shí)別算法對(duì)于預(yù)測(cè)ADHD疾病的嚴(yán)重程度進(jìn)行了初步探索。本研究所做的具體工作如下： 首先,我們基于96個(gè)受試兒童(其中33個(gè)ADHD兒童,63個(gè)正常兒童)的靜息狀態(tài)fMRI數(shù)據(jù),構(gòu)建每個(gè)兒童的復(fù)雜腦網(wǎng)絡(luò),并求得腦網(wǎng)絡(luò)參數(shù)：三個(gè)節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)和六個(gè)全局網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。研究結(jié)果表明兒童腦網(wǎng)絡(luò)也呈現(xiàn)和成人相似的“小世界”屬性,并且有一些與成人類似的對(duì)信息傳遞起重要作用的“hub”腦區(qū)。 其次,為分析人類注意缺陷嚴(yán)重程度(ADHD的癥狀之一)個(gè)體差異的腦網(wǎng)絡(luò)機(jī)理,我們采用相關(guān)分析的方法分析了注意缺陷評(píng)分(IAS)與復(fù)雜腦網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的系數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：雙邊的尾狀核和丘腦、左側(cè)的中扣帶和舌回以及右側(cè)的海馬的節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)與IAS評(píng)分呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)(P0.01),進(jìn)一步的逐步線性回歸分析中,生成的IAS評(píng)分預(yù)測(cè)模型中僅保留了左側(cè)中扣帶的中介核心性和左側(cè)尾狀核的全局效率。這些研究發(fā)現(xiàn)說(shuō)明這七個(gè)腦區(qū)的局部網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣M織結(jié)構(gòu)影響了注意行為的個(gè)體表現(xiàn)。 最后,我們基于復(fù)雜腦網(wǎng)絡(luò)參數(shù)采用支持向量回歸的方法,對(duì)個(gè)體注意缺陷水平進(jìn)行預(yù)測(cè)。本研究中,我們基于復(fù)雜腦網(wǎng)絡(luò)參數(shù)與IAS的相關(guān)系數(shù)進(jìn)行特征選擇,,分別采用線性核函數(shù)和多項(xiàng)式核函數(shù),用支持向量回歸的方法構(gòu)建IAS評(píng)分預(yù)測(cè)模型,通過(guò)留一法交叉驗(yàn)證。結(jié)果表明,基于與IAS相關(guān)性最強(qiáng)的50個(gè)特征,采用多項(xiàng)式核函數(shù),可以達(dá)到最好的預(yù)測(cè)效果,預(yù)測(cè)IAS與真實(shí)IAS的相關(guān)性系數(shù)達(dá)到0.44。 綜上所述,本研究中我們基于靜息狀態(tài)fMRI數(shù)據(jù),對(duì)ADHD疾病注意缺陷癥狀的復(fù)雜腦網(wǎng)絡(luò)機(jī)理做了一定探索,并對(duì)基于復(fù)雜腦網(wǎng)絡(luò)參數(shù)開(kāi)展ADHD注意缺陷癥狀嚴(yán)重程度預(yù)測(cè)進(jìn)行了初步探索。本研究結(jié)果不僅有助于推進(jìn)我們對(duì)注意缺陷腦機(jī)理的認(rèn)識(shí),而且對(duì)基于磁共振影像的ADHD輔助診斷研究有借鑒意義。
[Abstract]:Attention deficit / hyperactivity disorder (ADHD) is a common mental development disorder in children. In recent years, ADHD has become a serious public health problem in China and the whole world. In recent years, the complex network analysis based on graph theory has greatly promoted the understanding of brain network organization model. In this study, we constructed a complex brain network for every child based on 96 resting state fMRI images, and then analyzed the abnormal brain network caused by ADHD symptoms. Finally, based on the constructed brain network parameters and pattern recognition algorithm, the prediction of the severity of ADHD disease is preliminarily explored. The specific work of this study is as follows: Firstly, based on the resting state fMRI data of 96 subjects (33 ADHD children and 63 normal children), we construct a complex brain network for each child, and obtain the parameters of the brain network: three node network parameters and six global network parameters. The results show that children's brain networks also show similar "small-world" attributes to adults, and there are some similar "hub" brain areas that play an important role in information transmission. Secondly, in order to analyze the brain network mechanism of individual differences in the severity of human attention deficit and one of the symptoms of ADHD, we used the correlation analysis method to analyze the coefficients between the attention deficit score (IASA) and the parameters of complex brain network. The results showed that the nodal network parameters of bilateral caudate nucleus and thalamus, left middle cingulate band and lingual gyrus and right hippocampus were positively correlated with IAS score (P 0.01). Only the mediating core of the left middle cingulate band and the global efficiency of the left caudate nucleus were retained in the IAS score prediction model. These findings suggest that the local network topology of the seven brain regions affects the individual performance of attentional behavior. Finally, based on the parameters of complex brain network, the support vector regression method is used to predict the level of individual attention deficit. In this study, we use linear kernel function and polynomial kernel function to construct the prediction model of IAS score based on the correlation coefficient between the parameters of complex brain network and IAS, respectively, and construct the prediction model of IAS score by using support vector regression method. The results show that based on the 50 features with the strongest correlation with IAS, the best prediction effect can be achieved by using polynomial kernel function, and the correlation coefficient between IAS and real IAS is 0.44. To sum up, based on the rest state fMRI data, we explored the complex brain network mechanism of ADHD disease attention deficit symptoms. The prediction of the severity of attention deficit in ADHD based on complex brain network parameters was explored. The results of this study are not only helpful to advance our understanding of the mechanism of attention deficit brain, but also useful for the study of ADHD aided diagnosis based on magnetic resonance imaging.
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP18;R749.94

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1799886