人腦是一個(gè)復(fù)雜的動(dòng)力學(xué)系統(tǒng),是大腦進(jìn)行信息處理和認(rèn)知表達(dá)的生理基礎(chǔ)。探索大腦的組織結(jié)構(gòu)與功能,有助于理解大腦的工作機(jī)制,對(duì)大腦相關(guān)病理學(xué)的研究都具有重要意義。近年來(lái),很多研究人員將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論應(yīng)用到腦認(rèn)知的研究中,把每個(gè)腦區(qū)看作是網(wǎng)絡(luò)中的一個(gè)節(jié)點(diǎn),兩個(gè)腦區(qū)間的連接看作邊,可以將大腦抽象成一個(gè)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),通過(guò)分析網(wǎng)絡(luò)中的屬性,可以幫助人們理解大腦網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)轉(zhuǎn)機(jī)制,對(duì)神經(jīng)類疾病的研究有很大意義。隨著人口老齡化速度的加快,阿爾茨海默病日漸成為危害老年人健康的一個(gè)重要問(wèn)題,該疾病是一種神經(jīng)退行性疾病,發(fā)病率高,目前尚沒(méi)有有效的治療方法,通過(guò)干預(yù)其早期階段-輕度認(rèn)知障礙,可以延緩疾病進(jìn)展。已有研究發(fā)現(xiàn),阿爾茨海默病患者的腦功能網(wǎng)絡(luò)存在異常,但是,對(duì)該疾病早期階段腦網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋵傩缘淖兓?不同腦區(qū)劃分情況對(duì)腦功能網(wǎng)絡(luò)的影響情況,目前仍不清楚。本文從復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的角度對(duì)阿爾茨海默病、晚期輕度認(rèn)知障礙和早期輕度認(rèn)知障礙及正常對(duì)照組進(jìn)行了研究。主要工作如下：（1）收集四組被試的靜息態(tài)fMRI數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)MRI數(shù)據(jù),對(duì)這些原始數(shù)據(jù)進(jìn)行必要的預(yù)處理,以降低噪音,提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。（2）采用AAL腦模板和Craddock腦模板... 

【文章來(lái)源】：太原理工大學(xué)山西省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：71 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

空間標(biāo)準(zhǔn)化效果示意圖

目前對(duì)于灰質(zhì)存在病變的疾病主要是對(duì)調(diào)制后的圖像進(jìn)行組織體^?、變化的分析。調(diào)制后的灰質(zhì)、白質(zhì)和腦脊液圖像如圖3-6所示：ft趣關(guān)灰質(zhì) 0質(zhì) 腦脊液圖3-6調(diào)制后的各部分腦組織Fig. 3-6 Brain tissues of modulated(5)平滑。 _通過(guò)高斯核函數(shù)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行卷積，以消除圖像重建時(shí)產(chǎn)生的誤差和被試間結(jié)構(gòu)上的一些細(xì)微差別，有效地減少噪聲的影響，提高信噪比。高斯核函數(shù)的計(jì)算公式如式3-129

4.1腦功能網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的一般過(guò)程腦功能網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的一般過(guò)程如圖4-1所示，1=2.6 1=125 \-2S t=3QCo 八’，;);VwwVWyVv、JVW^/v M1,r…一?一々、V,-廣、，一 ‘‘PP0 觀 400 603 800 1QD0義圓:相關(guān)矩陣 廠、、廠、 mm構(gòu)建出的網(wǎng)絡(luò)圖4-1腦功能網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建示意圖Fig. 4-1 Construction of brain functional network首先，對(duì)采集到的fMRI數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，減少原始數(shù)據(jù)的噪音，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。根據(jù)預(yù)先定義好的腦模板對(duì)大腦進(jìn)行分割，分割后的每個(gè)腦區(qū)定義為一個(gè)節(jié)點(diǎn)，提取每個(gè)腦區(qū)的時(shí)間序列，然后根據(jù)腦區(qū)間時(shí)間序列的相關(guān)或偏相關(guān)系數(shù)，來(lái)估計(jì)腦i區(qū)間的功能連接或者某頻率段內(nèi)的功能連接

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]人腦連接組研究:腦結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)和腦功能網(wǎng)絡(luò)[J]. 梁夏,王金輝,賀永.  科學(xué)通報(bào). 2010(16)
[2]阿爾茨海默病基因?qū)W研究進(jìn)展[J]. 黃越,馬建芳,黃山.  中國(guó)現(xiàn)代神經(jīng)疾病雜志. 2010(02)
[3]基于圖論的復(fù)雜腦網(wǎng)絡(luò)分析[J]. 田麗霞.  北京生物醫(yī)學(xué)工程. 2010 (01)
[4]基于體素的形態(tài)測(cè)量學(xué)在阿爾茨海默病和輕度認(rèn)知障礙中的應(yīng)用價(jià)值[J]. 胡凌,左萍萍,有慧,馮逢,金征宇,王振常.  放射學(xué)實(shí)踐. 2010(01)
[5]基于體素的形態(tài)學(xué)測(cè)量在阿爾茨海默病研究中的應(yīng)用[J]. 伊慧明,李威.  國(guó)際醫(yī)學(xué)放射學(xué)雜志. 2009(02)
[6]Ncut在圖像分割中的應(yīng)用[J]. 陳彥至,黃永鋒.  計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展. 2009(01)
[7]特征選擇方法綜述[J]. 王娟,慈林林,姚康澤.  計(jì)算機(jī)工程與科學(xué). 2005(12)
[8]支持向量機(jī)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[J]. 艾娜,吳作偉,任江華.  山東理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2005(05)
[9]數(shù)據(jù)挖掘中分類算法綜述[J]. 羅可,林睦綱,郗東妹.  計(jì)算機(jī)工程. 2005(01)
[10]非參數(shù)檢驗(yàn)方法概述[J]. 宋昕,蔡泳,徐剛,王旸.  上�？谇会t(yī)學(xué). 2004(06)

博士論文
[1]基于功能磁共振成像的腦功能網(wǎng)絡(luò)模式研究與應(yīng)用[D]. 柯銘.蘭州理工大學(xué) 2009

碩士論文
[1]靜息態(tài)腦功能網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建及社團(tuán)結(jié)構(gòu)分析研究[D]. 王艷群.太原理工大學(xué) 2012



本文編號(hào)：3539120