針對(duì)注意缺陷多動(dòng)障礙(ADHD)兒童與正常兒童在執(zhí)行任務(wù)狀態(tài)下的腦網(wǎng)絡(luò)的差異性,本文采用視覺(jué)功能區(qū)網(wǎng)絡(luò)特征進(jìn)行了比較研究,提取的試驗(yàn)數(shù)據(jù)為受試者執(zhí)行猜題任務(wù)時(shí),視覺(jué)捕捉范式獲取的功能性磁共振成像(fMRI)數(shù)據(jù),受試者包括23名ADHD患兒[年齡:(8.27±2.77)歲]與23名正常兒童[年齡:(8.70±2.58)歲]。首先,本文利用fMRI數(shù)據(jù)構(gòu)建視覺(jué)區(qū)腦功能網(wǎng)絡(luò);然后,獲取視覺(jué)區(qū)腦功能網(wǎng)絡(luò)的特征指標(biāo),包括:度分布、平均最短路徑、網(wǎng)絡(luò)密度、聚集系數(shù)、介數(shù)等,并與傳統(tǒng)全腦網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行對(duì)比分析;最后,利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法中的支持向量機(jī)(SVM)等分類(lèi)器對(duì)特征指標(biāo)進(jìn)行分類(lèi)以區(qū)分ADHD兒童與正常兒童。本研究采用視覺(jué)區(qū)腦功能網(wǎng)絡(luò)特征進(jìn)行分類(lèi),分類(lèi)精度最高達(dá)到96%,與傳統(tǒng)的構(gòu)建全腦網(wǎng)絡(luò)方法相比,精度提高了10%左右。試驗(yàn)結(jié)果表明,使用視覺(jué)區(qū)腦功能網(wǎng)絡(luò)分析法能夠更好地區(qū)分ADHD兒童與正常兒童。該方法對(duì)ADHD兒童與正常兒童腦網(wǎng)絡(luò)的區(qū)分具有一定的幫助,有利于ADHD兒童的輔助診斷。

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圖1視覺(jué)捕捉范式

使用fMRI數(shù)據(jù)處理分析軟件SPM12(UCLQueenSquareInstituteofNeurology，英國(guó)），對(duì)試驗(yàn)所得的fMRI數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理與數(shù)據(jù)篩選[13]。首先，進(jìn)行時(shí)間層校正與頭動(dòng)校正。其中，因頭動(dòng)或轉(zhuǎn)動(dòng)過(guò)大，剔出3例ADHD兒童與2例正常兒童的數(shù)....

圖5兩組兒童二值化視覺(jué)區(qū)子網(wǎng)絡(luò)連接圖

圖4兩組兒童二值化全腦網(wǎng)絡(luò)連接圖視覺(jué)區(qū)子網(wǎng)絡(luò)介數(shù)值最高的10個(gè)節(jié)點(diǎn)，同時(shí)也是全腦網(wǎng)絡(luò)中介數(shù)值較高的節(jié)點(diǎn)。但視覺(jué)區(qū)子網(wǎng)絡(luò)只保留與視覺(jué)任務(wù)有關(guān)的腦區(qū)，排除與任務(wù)刺激無(wú)關(guān)的腦區(qū)，從而縮小功能腦區(qū)研究范圍。如表2右側(cè)所示，ADHD兒童組與正常兒童組均有3個(gè)節(jié)點(diǎn)的介數(shù)值遠(yuǎn)高于其他節(jié)點(diǎn)，且....

圖6兩種網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)精度對(duì)比圖

為了更好地實(shí)現(xiàn)全腦網(wǎng)絡(luò)與視覺(jué)區(qū)子網(wǎng)絡(luò)在視覺(jué)任務(wù)刺激下對(duì)于ADHD兒童與正常兒童的區(qū)分度，引入機(jī)器學(xué)習(xí)的方法進(jìn)行分析[19]。使用三種經(jīng)典的分類(lèi)器，包括支持向量機(jī)（supportvectormachine,SVM）、邏輯回歸（logisticregressive,LR）、線性....

圖2全腦網(wǎng)絡(luò)連接圖

為了能夠直觀地體現(xiàn)全腦網(wǎng)絡(luò)與視覺(jué)區(qū)子網(wǎng)絡(luò)的差異，進(jìn)行全腦網(wǎng)絡(luò)圖與視覺(jué)區(qū)子網(wǎng)絡(luò)圖的對(duì)比分析。ADHD兒童組與正常兒童組的二值化全腦網(wǎng)絡(luò)連接圖如圖4所示。圖4兩幅圖中的白色區(qū)域代表腦區(qū)之間存在連接，黑色區(qū)域代表腦區(qū)之間無(wú)連接。從圖4可以看出，對(duì)于視覺(jué)刺激任務(wù)態(tài)下的全腦網(wǎng)絡(luò)連接圖，AD....

本文編號(hào)：3957408