本文關(guān)鍵詞：基于靜息狀態(tài)fMRI的ADHD分類及預(yù)測(cè)研究

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【摘要】：注意缺陷／多動(dòng)障礙(Attention Deficit/Hyperactivity Disorder, ADHD)是一種在兒童期非常常見的精神失調(diào)。ADHD的病因與發(fā)病機(jī)理至今不明,而ADHD的診斷目前也主要依賴主觀評(píng)估量表DSM-4。ADHD的客觀診斷和有效治療是神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域的重要課題之一。近年來(lái),靜息狀態(tài)fMRI技術(shù)在包括ADHD在內(nèi)的神經(jīng)精神疾病病理分析方面表現(xiàn)了突出的優(yōu)勢(shì),基于靜息狀態(tài)fMRI的ADHD分類研究也已逐步展開。本研究中,我們基于97個(gè)ADHD患者和121個(gè)正常對(duì)照的靜息狀態(tài)fMRI數(shù)據(jù)開展ADHD分類及預(yù)測(cè)研究。具體地,我們首先基于靜息狀態(tài)fMRI數(shù)據(jù)提取了獨(dú)立腦功能網(wǎng)絡(luò),分析ADHD患者的腦功能網(wǎng)絡(luò)異常情況,并在此基礎(chǔ)上結(jié)合SVM方法和隨機(jī)森林方法開展ADHD分類及預(yù)測(cè)的研究。具體工作如下：其一,ADHD患者獨(dú)立腦功能網(wǎng)絡(luò)異常分析。基于靜息狀態(tài)fMRI數(shù)據(jù),我們提取了每個(gè)樣本的獨(dú)立腦功能網(wǎng)絡(luò),進(jìn)而對(duì)ADHD患者與正常對(duì)照的腦功能網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,ADHD患者在右側(cè)額頂網(wǎng)絡(luò)、后默認(rèn)網(wǎng)絡(luò)、眶額、運(yùn)動(dòng)控制通路以及運(yùn)動(dòng)聽覺網(wǎng)絡(luò)存在功能異常。其二,基于獨(dú)立腦功能網(wǎng)絡(luò)特征和SVM的ADHD分類及預(yù)測(cè)研究�；谇笆鼋y(tǒng)計(jì)分析結(jié)果,我們進(jìn)行了單變量特征選擇。在此基礎(chǔ)上結(jié)合支持向量機(jī)方法構(gòu)建分類及預(yù)測(cè)模型,用留一法交叉驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于獨(dú)立腦功能網(wǎng)絡(luò)的空間圖譜,對(duì)ADHD的分類正確率可達(dá)73.90%,對(duì)ADHD評(píng)分進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí),預(yù)測(cè)值和真實(shí)值的相關(guān)系數(shù)最高可達(dá)0.33。其三,基于獨(dú)立腦功能網(wǎng)絡(luò)特征和隨機(jī)森林的ADHD分類及預(yù)測(cè)研究。同樣基于經(jīng)單變量方法選取的獨(dú)立腦功能網(wǎng)絡(luò)圖譜特征,采用隨機(jī)森林方法進(jìn)行ADHD分類及預(yù)測(cè),分類正確率和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率都有較大的提升：分類最高正確率達(dá)到78.00%,而ADHD預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的相關(guān)系數(shù)也可達(dá)到0.51。ADHD-200數(shù)據(jù)公布至今,領(lǐng)域內(nèi)開展的基于靜息狀態(tài)fMRI的ADHD分類研究主要是基于fMRI信號(hào)局部一致性、多ROI功能連接等特征的。本研究首次嘗試基于靜息狀態(tài)fMRI提取的獨(dú)立腦功能網(wǎng)絡(luò)特征開展ADHD分類及預(yù)測(cè)研究,并取得與國(guó)際報(bào)道相當(dāng)?shù)姆诸愓_率。此外,本研究首次嘗試了基于獨(dú)立腦功能網(wǎng)絡(luò)時(shí)間域特征開展精神疾病分類研究,實(shí)驗(yàn)結(jié)果并不理想,這一結(jié)果初步提示我們,由于獨(dú)立腦功能網(wǎng)絡(luò)時(shí)間域特征維度較低,能提供的有效信息極為有限,不利于神經(jīng)精神疾病的分類。
【關(guān)鍵詞】：功能磁共振成像 靜息狀態(tài) ADHD 獨(dú)立成分分析 支持向量機(jī) 支持 量回歸 隨機(jī)森林
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：R749.94
【目錄】：

• 摘要6-8
• ABSTRACT8-12
• 1 緒論12-19
• 1.1 靜息狀態(tài)fMRI12-13
• 1.2 基于靜息狀態(tài)fMRI數(shù)據(jù)的獨(dú)立成分分析13-14
• 1.3 基于靜息狀態(tài)fMRI的ADHD機(jī)理研究14-15
• 1.4 基于靜息狀態(tài)fMRI的ADHD分類15-17
• 1.5 本文主要工作17-19
• 2 ADHD患者獨(dú)立腦功能網(wǎng)絡(luò)異常分析19-29
• 2.1 概要19
• 2.2 數(shù)據(jù)與方法19-22
• 2.2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源19-20
• 2.2.2 RS-fMRI數(shù)據(jù)預(yù)處理20
• 2.2.3 TC-GICA和雙回歸20-21
• 2.2.4 統(tǒng)計(jì)分析21-22
• 2.3 結(jié)果22-27
• 2.3.1 獨(dú)立成分分析結(jié)果22-24
• 2.3.2 基于時(shí)間域信息的ADHD患者腦網(wǎng)絡(luò)異常分析結(jié)果24-26
• 2.3.3 基于空間域信息的ADHD患者腦網(wǎng)絡(luò)異常分析結(jié)果26-27
• 2.4 本章小結(jié)27-29
• 3 基于SVM的ADHD分類及預(yù)測(cè)29-47
• 3.1 概要29
• 3.2 支持向量機(jī)29-37
• 3.2.1 支持向量機(jī)概念29-33
• 3.2.2 支持向量回歸(SVR)33-35
• 3.2.3 LibSVM工具包簡(jiǎn)介35-37
• 3.3 數(shù)據(jù)與方法37-40
• 3.3.1 數(shù)據(jù)分析總體流程37-38
• 3.3.2 特征矩陣構(gòu)建38-39
• 3.3.3 特征選擇39
• 3.3.4 分類及預(yù)測(cè)39
• 3.3.5 留一法交叉驗(yàn)證39-40
• 3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果40-45
• 3.4.1 基于時(shí)間域特征的分類40-41
• 3.4.2 基于獨(dú)立腦功能網(wǎng)絡(luò)空間圖譜的分類41-43
• 3.4.3 基于時(shí)間域特征的ADHD評(píng)分預(yù)測(cè)43-44
• 3.4.4 基于獨(dú)立腦功能網(wǎng)絡(luò)空間圖譜的ADHD評(píng)分預(yù)測(cè)44-45
• 3.5 本章小結(jié)45-47
• 4 基于隨機(jī)森林的ADHD分類及預(yù)測(cè)47-57
• 4.1 概要47-48
• 4.2 隨機(jī)森林48-50
• 4.2.1 隨機(jī)森林概念48-49
• 4.2.2 TreeBagger函數(shù)49-50
• 4.3 數(shù)據(jù)與方法50-51
• 4.3.1 數(shù)據(jù)分析總體流程50-51
• 4.3.2 分類及預(yù)測(cè)51
• 4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果51-55
• 4.4.1 基于時(shí)間域特征的分類結(jié)果51-52
• 4.4.2 基于獨(dú)立腦功能網(wǎng)絡(luò)空間圖譜的分類結(jié)果52-53
• 4.4.3 基于時(shí)間域特征的ADHD評(píng)分預(yù)測(cè)53-54
• 4.4.4 基于獨(dú)立腦功能網(wǎng)絡(luò)空間圖譜的ADHD評(píng)分預(yù)測(cè)54-55
• 4.5 本章小結(jié)55-57
• 5 總結(jié)與展望57-59
• 參考文獻(xiàn)59-63
• 作者簡(jiǎn)歷63-65
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集65

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