本文關(guān)鍵詞：靜息態(tài)磁共振腦影像的動(dòng)態(tài)功能連接模式分析

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【摘要】：人腦是世界上最復(fù)雜的結(jié)構(gòu),人們一直致力于探索其更深層次的奧秘,渴望揭開這一層神秘的面紗。功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI)為人們研究人腦功能提供了強(qiáng)有力的工具,而靜息fMRI因其包含信息量大、操作簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn)而應(yīng)用廣泛。隨著腦功能網(wǎng)絡(luò)研究的不斷深入,人們發(fā)現(xiàn)了靜息功能連接的時(shí)域變化特性,并對(duì)此產(chǎn)生了濃厚的興趣。本文以兩組靜息fMRI數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,分析了精神分裂癥和長(zhǎng)期駕駛行為對(duì)人腦動(dòng)態(tài)功能網(wǎng)絡(luò)的影響。論文的主要工作包括以下三個(gè)方面內(nèi)容:構(gòu)建了基于動(dòng)態(tài)功能連接的分析方法框架。自發(fā)性神經(jīng)波動(dòng)的發(fā)現(xiàn),讓人們開始關(guān)注腦區(qū)之間的動(dòng)態(tài)信息交互。越來越多的研究證明了功能連接的時(shí)域特性,并且開始將動(dòng)態(tài)連接應(yīng)用到腦功能網(wǎng)絡(luò)的分析中。本文第二章通過總結(jié)以往靜息fMRI數(shù)據(jù)的特征提取和分析方法,提出了一套以動(dòng)態(tài)功能連接為基本特征的模式分析方法框架,并將此方法框架應(yīng)用到后續(xù)章節(jié)的靜息fMRI數(shù)據(jù)分析當(dāng)中。網(wǎng)絡(luò)間的動(dòng)態(tài)交互異�？梢詾榫穹至寻Y診斷提供潛在的生物學(xué)標(biāo)記。本文第三章運(yùn)用第二章提出的方法框架,論證了基于動(dòng)態(tài)功能網(wǎng)絡(luò)鑒別精神分裂癥患者的可行性。結(jié)果證明,基于動(dòng)態(tài)功能網(wǎng)絡(luò)的方法可以以81.3%的分類精度將精神分裂癥患者與健康對(duì)照區(qū)分開來。對(duì)一致性特征進(jìn)行統(tǒng)計(jì)的結(jié)果顯示,具有高分辨力的功能連接大部分分布在定義的六個(gè)功能網(wǎng)絡(luò)之間,表明網(wǎng)絡(luò)間的功能連接對(duì)分類做出了更大的貢獻(xiàn)。這些網(wǎng)絡(luò)間動(dòng)態(tài)交互的改變意味著,精神分裂癥患者的腦區(qū)間存在著動(dòng)態(tài)交互異常,并且可以為臨床診斷提供可靠的生物學(xué)標(biāo)記。長(zhǎng)期駕駛行為改變了腦區(qū)間的動(dòng)態(tài)交互。本文第四章首次從動(dòng)態(tài)功能連接的角度出發(fā),同樣利用第二章的方法框架,分析了長(zhǎng)期駕駛行為對(duì)腦區(qū)間動(dòng)態(tài)交互的影響。分類結(jié)果顯示,以功能連接的低頻振蕩振幅(amplitude of low-frequency fluctuations,ALFF)為基本特征,可以有效地將駕駛員和非駕駛員區(qū)分開來,留一法的分類正確率達(dá)到90.0%。其中,絕大多數(shù)具有高分辨力的連接都分布在網(wǎng)絡(luò)間,表明長(zhǎng)期的駕駛行為改變了人腦部分腦區(qū)間的動(dòng)態(tài)信息交互。通過一致性特征分析發(fā)現(xiàn),與非駕駛員相比,駕駛員在警覺網(wǎng)絡(luò)中腦區(qū)間的動(dòng)態(tài)交互減弱;駕駛員的默認(rèn)網(wǎng)絡(luò)、額頂控制網(wǎng)絡(luò)與初級(jí)認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)之間的動(dòng)態(tài)交互減弱。結(jié)合靜態(tài)功能連接的結(jié)論,本文的研究結(jié)果可能有助于解釋人腦功能與駕駛行為之間的相關(guān)性;同時(shí)在判斷個(gè)體是否適合駕駛方面,可能具有潛在的應(yīng)用價(jià)值。
【關(guān)鍵詞】：功能磁共振成像 靜息狀態(tài) 動(dòng)態(tài)功能連接 功能網(wǎng)絡(luò) 低頻震蕩振幅 精神分裂癥 駕駛行為
【學(xué)位授予單位】：國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：R338;O482.531
【目錄】：

• 摘要8-9
• ABSTRACT9-11
• 第一章 緒論11-25
• 1.1 課題背景11-14
• 1.2 靜態(tài)功能連接的研究現(xiàn)狀14-17
• 1.3 動(dòng)態(tài)功能連接的研究現(xiàn)狀17-22
• 1.3.1 檢測(cè)功能連接的動(dòng)態(tài)特性17-19
• 1.3.2 提取功能連接時(shí)域特征的分析方法19-22
• 1.4 本文的主要貢獻(xiàn)和組織結(jié)構(gòu)22-25
• 1.4.1 本文的主要貢獻(xiàn)22-23
• 1.4.2 組織結(jié)構(gòu)23-25
• 第二章 動(dòng)態(tài)功能連接的分析方法框架25-35
• 2.1 靜息fMRI數(shù)據(jù)預(yù)處理26-27
• 2.2 動(dòng)態(tài)功能連接的提取27-28
• 2.2.1 時(shí)間序列的提取和靜息功能網(wǎng)絡(luò)27
• 2.2.2 滑動(dòng)窗口27-28
• 2.2.3 低頻振蕩振幅28
• 2.3 特征提取方法28-31
• 2.3.1 主成分分析28-30
• 2.3.2 局部線性嵌入30-31
• 2.4 模式分類方法31-34
• 2.4.1 線性SVM32-33
• 2.4.2 非線性SVM33-34
• 2.5 本章小結(jié)34-35
• 第三章 精神分裂癥患者的動(dòng)態(tài)功能連接分析35-48
• 3.1 研究背景35-36
• 3.2 被試和方法36-40
• 3.2.1 被試36-37
• 3.2.2 靜息實(shí)驗(yàn)和數(shù)據(jù)采集37
• 3.2.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理37-38
• 3.2.4 動(dòng)態(tài)功能連接的獲取38-40
• 3.2.5 特征選擇和SVM分類40
• 3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果40-45
• 3.3.1 分類結(jié)果40-44
• 3.3.2 具有高分辨力的功能連接44-45
• 3.4 結(jié)果分析與討論45-47
• 3.4.1 功能連接網(wǎng)絡(luò)的改變45-46
• 3.4.2 網(wǎng)絡(luò)間動(dòng)態(tài)交互異常46-47
• 3.4.3 精神分裂癥的可靠性識(shí)別47
• 3.4.4 存在的局限和未來發(fā)展方向47
• 3.5 本章小結(jié)47-48
• 第四章 長(zhǎng)期駕駛行為對(duì)人腦影響的動(dòng)態(tài)功能連接分析48-61
• 4.1 研究背景48-49
• 4.2 被試和方法49-51
• 4.2.1 被試信息和數(shù)據(jù)獲取49-50
• 4.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理50
• 4.2.3 動(dòng)態(tài)功能連接的提取和SVM分類50-51
• 4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果51-57
• 4.3.1 分類結(jié)果51-54
• 4.3.2 具有高分辨力的功能連接54-56
• 4.3.3 功能連接的ALFF與駕齡之間的相關(guān)性56-57
• 4.4 結(jié)果分析與討論57-60
• 4.4.1 改變的功能連接網(wǎng)絡(luò)57-58
• 4.4.2 相關(guān)性分析58-59
• 4.4.3 網(wǎng)絡(luò)間動(dòng)態(tài)交互的改變和可靠性識(shí)別59-60
• 4.4.4 局限和發(fā)展方向60
• 4.5 本章小結(jié)60-61
• 第五章 總結(jié)與展望61-64
• 5.1 論文工作總結(jié)61-62
• 5.2 未來工作展望62-64
• 致謝64-66
• 參考文獻(xiàn)66-73
• 作者在學(xué)期間取得的學(xué)術(shù)成果73
• 作者在學(xué)期間參與的主要科研工作73

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