本文關鍵詞：基于靜息態(tài)fMRI特征提取的ADHD分類研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：注意缺陷多動障礙(Attention Deficit Hyperactivity Disorder, ADHD)是一種在兒童時期常見的由精神失調而引起的疾病,主要癥狀是多動、注意力不集中,近幾年相關研究發(fā)現(xiàn)一部分成年人也出現(xiàn)了同樣的病癥。目前對ADHD的診斷治療已經(jīng)引起我國甚至是世界的高度重視,但是由于ADHD的病因和發(fā)病機制至今尚不明確,為其診斷治療帶來了較大的難度,因此尋求客觀的診療依據(jù)是研究的熱點也是難點。 在腦神經(jīng)認知科學研究中,模式識別技術是一種重要的手段,與支持向量機、人工智能相結合用于處理圖像分類以及功能磁共振的時間信號。本文是基于模式識別特征提取的fMRI剛圖像ADHD分類研究。數(shù)據(jù)樣本由ADHD-200大賽提供。首先將全腦的體素按照一定的大小劃分成若干區(qū)域模塊,同時進行掩膜處理。其次將剩余的區(qū)域模塊平均并做相關計算,由相關系數(shù)作為功能連接特征進行分類。然后利用類內類間距離法對特征進行初步篩選。為了提高運算效率,本文采用局部線性嵌入法對特征矩陣做降維處理,得到低維空間中的映射矩陣。利用SVM(Support Vector Machine)支持向量機對特征值進行分類計算得出分類模型,并進一步采用5倍交叉驗證測試分類的正確率用于判定分類效果。 實驗結果顯示分類效果較好,最高分類準確率達到了85.71%,說明將大腦區(qū)域劃分隨機選取產(chǎn)生感興趣區(qū)域模板的方法具有可行性,在今后的ADHD分類研究中需要做更深入的探討。
【關鍵詞】：靜息態(tài) ADHD 全腦模塊分區(qū) 功能連接特征 局部線性嵌入 SVM
【學位授予單位】：北京交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：R749.94;R445.2
【目錄】：

• 致謝5-6
• 中文摘要6-7
• ABSTRACT7-9
• 目錄9-11
• 1 緒論11-15
• 1.1 研究背景11-13
• 1.1.1 ADHD及其診斷11-12
• 1.1.2 靜息態(tài)功能磁共振成像技術12
• 1.1.3 腦功能的模式識別技術12-13
• 1.2 研究內容及意義13
• 1.3 本文主要工作13-15
• 2 研究方法概述15-29
• 2.1 靜息態(tài)fMRI基礎與原理15-17
• 2.1.1 fMRI成像原理15-16
• 2.1.2 fMRI數(shù)據(jù)結構與分析16-17
• 2.2 功能連接分析法17-20
• 2.3 模式識別技術20-29
• 2.3.1 類內類間距離判別法21
• 2.3.2 局部線性嵌入21-22
• 2.3.3 支持向量機分類22-29
• 3 基于功能連接的ADHD分類結果與討論29-37
• 3.1 實驗算法29-30
• 3.2 數(shù)據(jù)獲取及預處理30
• 3.3 ADHD分類算法實現(xiàn)30-32
• 3.4 支持向量機的GUI分類界面32-33
• 3.5 實驗結果33-36
• 3.6 實驗討論36-37
• 4 不同大腦分區(qū)下分類比較37-43
• 4.1 實驗背景37-38
• 4.2 實驗數(shù)據(jù)38
• 4.3 不同大腦分區(qū)下分類研究38-41
• 4.4 實驗結果與討論41-43
• 5 總結與展望43-44
• 5.1 總結43
• 5.2 展望43-44
• 參考文獻44-48
• 作者簡歷48-50
• 學位論文數(shù)據(jù)集50

【參考文獻】

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  本文關鍵詞：基于靜息態(tài)fMRI特征提取的ADHD分類研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：375820