精神分裂癥是一種精神障礙,包括思維和知覺(jué)的扭曲、情緒淡漠和行為障礙。長(zhǎng)期以來(lái),精神分裂癥對(duì)患者的生活和工作來(lái)說(shuō)極具破壞性,其病程的遷移與反復(fù)給患者帶來(lái)了嚴(yán)重的神經(jīng)認(rèn)知功能缺損,這表明認(rèn)知功能應(yīng)該作為該疾病的一個(gè)重要維度引入臨床實(shí)踐,以期對(duì)精神分裂疾病的早期辨別和診斷提供巨大的臨床應(yīng)用價(jià)值。目前除了臨床量表評(píng)估和影像學(xué)分析外,尚缺乏對(duì)精神分裂癥患者客觀且方便的判別方法。因此,對(duì)精神分裂癥輔助診斷技術(shù)的研究成為了熱點(diǎn)。伴隨著人工智能浪潮的迅速發(fā)展,應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)精神分裂癥輔助診斷,將具有很高的臨床應(yīng)用價(jià)值和市場(chǎng)前景。為了解決現(xiàn)有的問(wèn)題,本研究利用評(píng)估精神分裂癥患者認(rèn)知障礙的實(shí)驗(yàn)體系,將認(rèn)知心理學(xué)實(shí)驗(yàn)與機(jī)器學(xué)習(xí)方法相結(jié)合來(lái)客觀辨別精神分裂癥患者。本研究共納入研究對(duì)象100例,由55例正常被試和45例患者組成。通過(guò)分析其反應(yīng)時(shí)間和誤差率,研究精神分裂癥患者的行為反應(yīng)特點(diǎn)。首先針對(duì)13項(xiàng)實(shí)驗(yàn)范式的原始特征應(yīng)用特征選擇算法提取關(guān)鍵特征,其次運(yùn)用粒子群優(yōu)化分類(lèi)算法對(duì)不同實(shí)驗(yàn)的關(guān)鍵特征組合進(jìn)行分類(lèi),最后選取能夠?qū)穹至寻Y實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)分類(lèi)的實(shí)驗(yàn)范式集。研究結(jié)果表明五項(xiàng)實(shí)驗(yàn)提取的所有關(guān)鍵特征組合所建立的分類(lèi)模型E分類(lèi)精度達(dá)到了99%,AUC大小為0.97。該分類(lèi)結(jié)果顯示出,這些實(shí)驗(yàn)任務(wù)集的關(guān)鍵特征組合實(shí)現(xiàn)了對(duì)精神分裂疾病的有效辨別,可作為精神分裂疾病客觀的輔助診斷手段,以提高醫(yī)生診斷結(jié)果的準(zhǔn)確率。本文主要研究工作包括:(1)對(duì)于患有精神分裂疾病的人群來(lái)說(shuō),普遍都有認(rèn)知功能受損現(xiàn)象。因此本研究有針對(duì)性地選取了十三項(xiàng)研究行為認(rèn)知心理學(xué)的實(shí)驗(yàn)范式,以達(dá)到研究目的。(2)首先對(duì)13項(xiàng)實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行初步統(tǒng)計(jì)分析與預(yù)處理,發(fā)現(xiàn)病人組和健康組的反應(yīng)時(shí)間有明顯差異,然后針對(duì)原始數(shù)據(jù)選取構(gòu)造相應(yīng)的特征變量,運(yùn)用relief算法提取行為學(xué)數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵信息,挖掘數(shù)據(jù)中的有效信息。(3)通過(guò)多種參數(shù)尋優(yōu)學(xué)習(xí)算法性能比對(duì),選取合適的分類(lèi)器。針對(duì)多種特征組合進(jìn)行特征子集的分類(lèi)研究,得到最終的分類(lèi)結(jié)果。通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比分析,從結(jié)果集中挑選分類(lèi)準(zhǔn)確率稍高的實(shí)驗(yàn)范式,綜合考慮各種實(shí)驗(yàn)組合,以求達(dá)到最優(yōu)的分類(lèi)精度。(4)上述實(shí)驗(yàn)流程需在MATLAB中頻繁的加載數(shù)據(jù)和保存數(shù)據(jù)以及調(diào)用不同算法,出于方便人員操作及節(jié)省時(shí)間方面的考慮,本研究提出應(yīng)用MATLAB語(yǔ)言編程,將上述數(shù)據(jù)分析流程集中整合,設(shè)計(jì)了精神分裂癥疾病診斷系統(tǒng),使得數(shù)據(jù)分析及類(lèi)別診斷變得高效且快速。
【學(xué)位單位】：太原理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類(lèi)】：R749.3;TP181
【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外主要研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的研究?jī)?nèi)容
    1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)
    1.5 本章小結(jié)
第二章 相關(guān)方法的理論背景
    2.1 特征選擇算法
        2.1.1 Relief算法簡(jiǎn)述
        2.1.2 算法實(shí)現(xiàn)流程
    2.2 分類(lèi)算法
        2.2.1 算法原理分析
        2.2.2 參數(shù)優(yōu)化算法
    2.3 本章小結(jié)
第三章 實(shí)驗(yàn)材料和數(shù)據(jù)獲取
    3.1 實(shí)驗(yàn)對(duì)象描述
    3.2 實(shí)驗(yàn)環(huán)境描述
    3.3 實(shí)驗(yàn)范式選擇及任務(wù)描述
        3.3.1 注意網(wǎng)絡(luò)測(cè)試
        3.3.2 斯特魯普任務(wù)
        3.3.3 GO/NO-GO實(shí)驗(yàn)范式
        3.3.4 停止信號(hào)任務(wù)
        3.3.5 任務(wù)轉(zhuǎn)換測(cè)試
    3.4 行為數(shù)據(jù)整理與預(yù)處理
        3.4.1 注意網(wǎng)絡(luò)測(cè)試數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)
        3.4.2 斯特魯普任務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)
        3.4.3 GO/NO-GO實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)
        3.4.4 停止信號(hào)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)
        3.4.5 任務(wù)轉(zhuǎn)換測(cè)試數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于認(rèn)知功能行為表征的判別結(jié)果分析
    4.1 關(guān)鍵特征子集的選擇
        4.1.1 注意網(wǎng)絡(luò)測(cè)試信息提取
        4.1.2 斯特魯普任務(wù)信息提取
        4.1.3 GO/NO-GO實(shí)驗(yàn)信息提取
        4.1.4 停止信號(hào)任務(wù)信息提取
        4.1.5 任務(wù)轉(zhuǎn)換測(cè)試信息提取
    4.2 分類(lèi)器的選擇
    4.3 分類(lèi)模型構(gòu)建
        4.3.1 注意網(wǎng)絡(luò)測(cè)試分類(lèi)性能對(duì)比
        4.3.2 斯特魯普任務(wù)分類(lèi)性能對(duì)比
        4.3.3 GO/NO-GO任務(wù)分類(lèi)性能對(duì)比
        4.3.4 停止信號(hào)測(cè)試分類(lèi)性能對(duì)比
        4.3.5 任務(wù)轉(zhuǎn)換測(cè)試分類(lèi)性能對(duì)比
    4.4 任務(wù)組合對(duì)比分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 精神分裂癥疾病診斷仿真系統(tǒng)設(shè)計(jì)
    5.1 系統(tǒng)總體介紹
    5.2 系統(tǒng)功能實(shí)現(xiàn)
    5.3 提示信息說(shuō)明
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 主要研究成果
    6.2 后續(xù)研究?jī)?nèi)容
參考文獻(xiàn)
致謝
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