精神分裂癥是一種精神障礙,包括思維和知覺的扭曲、情緒淡漠和行為障礙。長期以來,精神分裂癥對患者的生活和工作來說極具破壞性,其病程的遷移與反復給患者帶來了嚴重的神經(jīng)認知功能缺損,這表明認知功能應該作為該疾病的一個重要維度引入臨床實踐,以期對精神分裂疾病的早期辨別和診斷提供巨大的臨床應用價值。目前除了臨床量表評估和影像學分析外,尚缺乏對精神分裂癥患者客觀且方便的判別方法。因此,對精神分裂癥輔助診斷技術的研究成為了熱點。伴隨著人工智能浪潮的迅速發(fā)展,應用機器學習實現(xiàn)精神分裂癥輔助診斷,將具有很高的臨床應用價值和市場前景。為了解決現(xiàn)有的問題,本研究利用評估精神分裂癥患者認知障礙的實驗體系,將認知心理學實驗與機器學習方法相結(jié)合來客觀辨別精神分裂癥患者。本研究共納入研究對象100例,由55例正常被試和45例患者組成。通過分析其反應時間和誤差率,研究精神分裂癥患者的行為反應特點。首先針對13項實驗范式的原始特征應用特征選擇算法提取關鍵特征,其次運用粒子群優(yōu)化分類算法對不同實驗的關鍵特征組合進行分類,最后選取能夠?qū)穹至寻Y實現(xiàn)精準分類的實驗范式集。研究結(jié)果表明五項實驗提取的所有關鍵特征組合所建立的分類模型E分類精度達到了99%,AUC大小為0.97。該分類結(jié)果顯示出,這些實驗任務集的關鍵特征組合實現(xiàn)了對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)果的準確率。本文主要研究工作包括:(1)對于患有精神分裂疾病的人群來說,普遍都有認知功能受損現(xiàn)象。因此本研究有針對性地選取了十三項研究行為認知心理學的實驗范式,以達到研究目的。(2)首先對13項實驗的數(shù)據(jù)進行初步統(tǒng)計分析與預處理,發(fā)現(xiàn)病人組和健康組的反應時間有明顯差異,然后針對原始數(shù)據(jù)選取構(gòu)造相應的特征變量,運用relief算法提取行為學數(shù)據(jù)中的關鍵信息,挖掘數(shù)據(jù)中的有效信息。(3)通過多種參數(shù)尋優(yōu)學習算法性能比對,選取合適的分類器。針對多種特征組合進行特征子集的分類研究,得到最終的分類結(jié)果。通過實驗結(jié)果對比分析,從結(jié)果集中挑選分類準確率稍高的實驗范式,綜合考慮各種實驗組合,以求達到最優(yōu)的分類精度。(4)上述實驗流程需在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)省時間方面的考慮,本研究提出應用MATLAB語言編程,將上述數(shù)據(jù)分析流程集中整合,設計了精神分裂癥疾病診斷系統(tǒng),使得數(shù)據(jù)分析及類別診斷變得高效且快速。
【學位單位】：太原理工大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：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 國內(nèi)外主要研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的研究內(nèi)容
    1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)
    1.5 本章小結(jié)
第二章 相關方法的理論背景
    2.1 特征選擇算法
        2.1.1 Relief算法簡述
        2.1.2 算法實現(xiàn)流程
    2.2 分類算法
        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 實驗材料和數(shù)據(jù)獲取
    3.1 實驗對象描述
    3.2 實驗環(huán)境描述
    3.3 實驗范式選擇及任務描述
        3.3.1 注意網(wǎng)絡測試
        3.3.2 斯特魯普任務
        3.3.3 GO/NO-GO實驗范式
        3.3.4 停止信號任務
        3.3.5 任務轉(zhuǎn)換測試
    3.4 行為數(shù)據(jù)整理與預處理
        3.4.1 注意網(wǎng)絡測試數(shù)據(jù)統(tǒng)計
        3.4.2 斯特魯普任務數(shù)據(jù)統(tǒng)計
        3.4.3 GO/NO-GO實驗數(shù)據(jù)統(tǒng)計
        3.4.4 停止信號實驗數(shù)據(jù)統(tǒng)計
        3.4.5 任務轉(zhuǎn)換測試數(shù)據(jù)統(tǒng)計
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于認知功能行為表征的判別結(jié)果分析
    4.1 關鍵特征子集的選擇
        4.1.1 注意網(wǎng)絡測試信息提取
        4.1.2 斯特魯普任務信息提取
        4.1.3 GO/NO-GO實驗信息提取
        4.1.4 停止信號任務信息提取
        4.1.5 任務轉(zhuǎn)換測試信息提取
    4.2 分類器的選擇
    4.3 分類模型構(gòu)建
        4.3.1 注意網(wǎng)絡測試分類性能對比
        4.3.2 斯特魯普任務分類性能對比
        4.3.3 GO/NO-GO任務分類性能對比
        4.3.4 停止信號測試分類性能對比
        4.3.5 任務轉(zhuǎn)換測試分類性能對比
    4.4 任務組合對比分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 精神分裂癥疾病診斷仿真系統(tǒng)設計
    5.1 系統(tǒng)總體介紹
    5.2 系統(tǒng)功能實現(xiàn)
    5.3 提示信息說明
    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)研究內(nèi)容
參考文獻
致謝
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本文編號：2853172