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基于静息态fMRI的EMCI和AD脑功能网络研究

【摘要】:大脑是一个复杂的系统,不同脑区神经活动之间相互作用。对脑功能网络的研究,一方面有助于探索大脑神经活动机制,另一方面,对探索大脑相关疾病的发病机理具有重要的应用价值和意义。阿尔兹海默症是一种神经系统疾病,目前缺乏有效的应对措施和治疗手段。早期轻度认知障碍患者是老年痴呆症的高发人群,对这部分人脑功能网络的研究,为临床上阿尔兹海默症的提前预警和辅助诊断提供了重要依据。本文分析了38例正常人(NC)、25例阿尔兹海默症(AD)患者和42例早期轻度认知障碍(EMCI)被试静息态下的功能磁共振成像数据,并借助复杂网络理论分析了它们脑功能网络之间的差异,最后结合网络参数在支持向量机下对三组被试做了初步的分类预测,具体研究工作如下:(1)脑功能网络建模与阈值选取策略。利用皮尔逊偏相关来度量脑区之间的功能连接关系,且正负相关性都考虑在内。阈值选取上,采用了相对阈值法与绝对阈值法,并将两种方法的效果进行了对比;(2)网络指标计算与分析。本研究计算了2个全局网络属性和4个网络节点属性。基于全局网络属性我们分析比较了三组被试的小世界网络性质。文中计算了节点属性在等间隔阈值下的曲线下面积,并以积分结果作为分类特征。(3)分类预测及特征提取方法。为了得到有显著差异的脑区的网络参数,利用t检验和k-s检验的方法进行特征筛选,然后在SVM下对疾病进行了识别,以网格搜索法进行参数寻优,计算留一法交叉验证下的分类准确率。结果表明,无论选取哪种阈值策略,与NC组相比,AD患者的小世界属性有所下降,而EMCI组的小世界性质增强了。分类准确率理想情况下都在80%以上,从分类效果来看,相对阈值法优于绝对阈值法,基于t检验的分类准确率普遍高于k-s检验结果。

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