【摘要】：對于大部分復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),不論是社會網(wǎng)、經(jīng)濟(jì)網(wǎng)還是生物網(wǎng),都潛在的具有模塊性,被認(rèn)為是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)主要組織原則。而圖論為我們提供了對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行定量的分析方法。人腦也可以抽象成為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。人腦的各個(gè)腦區(qū)可以抽象為節(jié)點(diǎn);而如果腦區(qū)與腦區(qū)存在功能上的關(guān)聯(lián),那么腦區(qū)間的這種功能上的關(guān)聯(lián)就可以抽象成一條邊。社團(tuán)結(jié)構(gòu)是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的基本性質(zhì)之一,通過分析網(wǎng)絡(luò)的社團(tuán)性質(zhì),可以理解腦網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)性質(zhì)和功能關(guān)系。本文對fMRI信號低頻漲落成分進(jìn)行同步性分析,構(gòu)建出腦功能連接網(wǎng)絡(luò),并基于"堆結(jié)構(gòu)"的模塊劃分算法對其進(jìn)行模塊劃分,并使用圖論中有關(guān)社團(tuán)結(jié)構(gòu)以及節(jié)點(diǎn)的拓?fù)浣巧认嚓P(guān)分析方法去分析靜息態(tài)下人腦功能連接網(wǎng)絡(luò),探索抑郁癥患者在腦網(wǎng)絡(luò)性質(zhì)和連接上是否發(fā)生異常。通過實(shí)驗(yàn)分析研究發(fā)現(xiàn)抑郁癥患者與正常人的腦功能連接網(wǎng)絡(luò)在社團(tuán)結(jié)構(gòu)及腦區(qū)節(jié)點(diǎn)角色等方面有顯著差異,而這些差異可能是導(dǎo)致抑郁癥病發(fā)的深層原因。首先,我們實(shí)驗(yàn)表明,不論正常人還是抑郁癥患者的腦網(wǎng)絡(luò)模塊度相對隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)來講具有顯著差異。在稀疏度范圍2.5%至10%內(nèi)對兩組的模塊度做AUC,沒有發(fā)現(xiàn)組間顯著性差異,但在某特定網(wǎng)絡(luò)稀疏度(5%,7%)下,發(fā)現(xiàn)模塊度有顯著差異。第二、對于健康組、抑郁組以及可比較的隨機(jī)網(wǎng)絡(luò),隨著腦網(wǎng)絡(luò)稀疏度的增加,模塊度(Modularity)單調(diào)下降。即在一定的閾值空間內(nèi),模塊度是邊數(shù)的減函數(shù)。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)在最稀疏的100條邊時(shí),模塊度最高。第三,論文中引入了"小核團(tuán)"及"親密度"的概念,通過研究并發(fā)現(xiàn),對比正常組,抑郁癥患者某些模塊間的連邊數(shù)量發(fā)生改變。第四,實(shí)驗(yàn)表明,兩組對應(yīng)的模塊組成、腦區(qū)節(jié)點(diǎn)角色及模塊角色有差異。這些差異的發(fā)現(xiàn)為我們在疾病診斷方面提供了 一些比較重要的研究和臨床應(yīng)用價(jià)值。最后,對全局腦屬性模塊度Q以及90節(jié)點(diǎn)的Z值和P值進(jìn)行屬性選擇,選擇分類性能比較好的節(jié)點(diǎn)。并對這些屬性進(jìn)行訓(xùn)練,最終構(gòu)造出分類器。在本次研究中,篩選出分類性能排名前10的屬性節(jié)點(diǎn),并隨機(jī)選取樣本容量的70%來對這些屬性進(jìn)行訓(xùn)練,構(gòu)造出分類器,最后用剩下的30%的樣本容量對其進(jìn)行測試。測試結(jié)果表明,分類的正確率達(dá)到90%以上。
[Abstract]:For most complex networks, whether they are social networks, economic networks or biological networks, they are potentially modular and are considered as one of the main organizational principles of complex networks. Graph theory provides us with a quantitative analysis method for complex networks. The human brain can also be abstracted into complex networks. Each brain region can be abstracted as a node, and if there is a functional correlation between the brain region and the brain region, the functional correlation between the brain regions can be abstracted into a single edge. Community structure is one of the basic properties of complex networks. By analyzing the community properties of networks, the structural properties and functional relationships of brain networks can be understood. In this paper, the low frequency fluctuation component of fMRI signal is analyzed synchronously, and the brain functional connection network is constructed, and the module partition algorithm based on "heap structure" is proposed. In order to explore the abnormal nature and connection of brain network in depression patients, correlation analysis methods such as community structure and topological role of nodes in graph theory are used to analyze the brain functional connectivity network in resting state. Through the experimental analysis, it is found that there are significant differences in the association structure and the role of the brain node between the depression patients and the normal people, and these differences may be the underlying causes leading to the occurrence of depression. First of all, our experiments show that there are significant differences in the degrees of brain network modules between normal and depressed patients compared with random networks. In the range of sparsity from 2.5% to 10%, there was no significant difference in AUC, between the two groups, but there was a significant difference in modularity under a given network sparsity (5% or 7%). Secondly, for healthy group, depression group and comparable random network, the modularity (Modularity) decreased monotonously with the increase of brain network sparsity. In a certain threshold space, modularity is a minus function of the number of edges. When the network is on the thinnest 100 edges, the modularity is the highest. Thirdly, the concepts of "small nuclei" and "affinity" are introduced. Fourth, the experiment shows that there are differences between the two groups of corresponding modules, the role of the node in the brain region and the role of the module. The discovery of these differences provides us with some important research and clinical application value in disease diagnosis. Finally, the global brain attribute modularity Q and the Z and P values of 90 nodes are selected to select the nodes with better classification performance. Finally, the classifier is constructed by training these attributes. In this study, the top 10 attribute nodes were selected, and 70% of the sample size was randomly selected to train these attributes to construct the classifier. Finally, the remaining 30% sample size was used to test them. The test results show that the correct rate of classification is over 90%.
【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】：2013
【分類號】：R749.4;O157.5

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本文編號：2262492