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作者：李繁国防科学技术大学

学位级别：硕士

磁共振成像技术是脑科学研究中最为有效的手段之一,它可以直观的展示大脑结构和功能的相关测量。神经图像分析技术则能从原始图像中提取出揭示大脑结构和功能特性的有效信息,为探索大脑的奥秘奠定基础。本论文以功能磁共振图像数据的... 详细信息

磁共振成像技术是脑科学研究中最为有效的手段之一,它可以直观的展示大脑结构和功能的相关测量。神经图像分析技术则能从原始图像中提取出揭示大脑结构和功能特性的有效信息,为探索大脑的奥秘奠定基础。本论文以功能磁共振图像数据的多变量分析方法(独立成分分析)为研究重点,作为对比,将单变量方法(统计参数映射)也应用到了图像数据的处理中。由于数据处理对象是磁共振图像数据,因此,首先对磁共振成像技术的相关知识进行简要介绍;接着介绍了主成分分析和独立成分分析的理论知识,为成组独立成分分析方法的提出做铺垫;将成组独立成分分析方法应用到功能磁共振图像数据中,成功提取出了多个脑功能网络,并对每个功能网络进行了分析,然后将统计参数映射也应用到图像数据的分析中,对提取出的激活脑区进行了解析,并对这两种不同的方法进行了总结和对比;最后将功能磁共振图像数据进行平均化处理,然后再分别利用统计参数映射、时间独立成分分析和空间独立成分分析对图像数据进行分析,从激活脑区的结果来看,对磁共振图像数据进行平均化是合理而有效的,并对平均化处理之后的三种方法进行了总结和对比。

关键词：功能磁共振成像主成分分析成组独立成分分析统计参数映射空间独立成分分析时间独立成分分析

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fMRI动态功能网络构建及其在脑部疾病识别中的应用

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计算机科学 2016年第10期43卷 317-321页

作者：马士林梅雪李微微周宇南京工业大学电气工程与控制科学学院南京211816

如何从复杂的fMRI数据中提取丰富的大脑信息是提高脑部疾病识别精度的关键。传统的静息态功能磁共振成像分析中,功能连接网络被认为是稳定不变的。提出一种基于成组独立成分分析的构建动态功能连接网络的方法,并通过该网络来获取功能网... 详细信息

如何从复杂的fMRI数据中提取丰富的大脑信息是提高脑部疾病识别精度的关键。传统的静息态功能磁共振成像分析中,功能连接网络被认为是稳定不变的。提出一种基于成组独立成分分析的构建动态功能连接网络的方法,并通过该网络来获取功能网络本身的动态特性。首先,利用成组独立成分分析法提取fMRI数据的空间独立成分作为网络节点,并通过滑动时间窗的方法获取窗口时间序列,构建动态功能连接网络。以动态功能网络作为特征,对精神分裂症患者和正常被试数据进行分类识别。实验结果表明,该方法能够获取fMRI数据的时间维度信息,提高识别效果,在一定程度上能为临床诊断提供客观参照。

关键词：功能磁共振成像动态功能网络成组独立成分分析分类识别

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功能磁共振成像数据的多类模式分析

功能磁共振成像数据的多类模式分析

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作者：于扬国防科学技术大学

学位级别：硕士

静息功能磁共振成像数据中蕴含了丰富的神经活动信息，为脑科学的研究奠定了坚实的基础。利用模式分析方法进行静息磁共振成像数据的分析和研究已经成脑科学研究的重要方向之一。静息功能磁共振成像所含信息量大，且无需复杂的实验设... 详细信息

静息功能磁共振成像数据中蕴含了丰富的神经活动信息，为脑科学的研究奠定了坚实的基础。利用模式分析方法进行静息磁共振成像数据的分析和研究已经成脑科学研究的重要方向之一。静息功能磁共振成像所含信息量大，且无需复杂的实验设计，操作简单，也不需要参与者执行任何复杂的认知任务，已被广泛应用于脑科学的研究中。然而神经活动本身所引起的血氧浓度变化是非常微弱的，所关注的神经信号往往混杂在仪器噪声、生理等噪声中，甚至可能被这些噪声所淹没，实际得到的图像数据信噪比往往非常低。因此，如何从众多复杂的信息中提取所关注的有效信息一直是静息功能磁共振成像数据分析和研究的难点之一。利用模式识别方法对静息功能磁共振成像进行生理和病理的分析与研究越来越受到研究者们的青睐，并取得了卓有成效的研究结果。以往这方面的研究主要关注的是两类问题的模式分析，而随着研究的不断深入，磁共振成像数据的多类模式分析的重要性日益凸显。在诸如精神分裂症的遗传特性研究等问题中，多类问题引起了研究者的广泛关注。本文致力于静息功能磁共振成像数据的多类模式分析问题，期望进一步挖掘静息磁共振成像数据所蕴含的丰富的神经活动信息，同时在静息功能磁共振成像数据的多类模式分析方法上进行探索，期望有所收获，从而推动大脑研究发展。本文采用主成分方法结合线性支持向量机方法对精神分裂症、其健康同胞以及正常人三组被试的静息功能连接模式进行了多类判别分析，并从模式分类角度分析了该类疾病的遗传特性。同时，基于模式分析结果，进一步讨论了三类被试在静息功能连接上存在的差异，并寻找到了一些差异显著的连接模式，进一步从静息功能连接角度分析了精神分裂症的发病机理以及其遗传特性。我们还采用Group ICA方法，提取了精神分裂症、其健康同胞以及正常对照组三类静息功能数据的20个独立成分，并选取其中5个作为特征，通过特征融合方法对其进行了分类。发现该结果与以往的功能连接的模式分析结果存在一致性。本文在静息功能磁共振成像数据的多类模式分析方法上进行了一些新的探索。首次将多流形的思想引入到静息磁共振成像数据分析中，利用内蕴结构模型刻画数据的内蕴特征和结构关系。并采用有监督的降维方法—内蕴判别分析法（IntrinsicDiscriminative Analysis, IDA）对静息磁共振数据进行降维。结合线性SVM分类器，探索了IDA方法在处理静息功能磁共振成像数据的能力并与传统的PCA方法进行了对比。基于IDA算法，本文对重症抑郁症、精神分裂症以及正常人的静息功能连接模式进行了多类判别分析，并根据模式分类的结果进行了反重构，进一步分析发现精神分裂症患者和抑郁症患者在静息功能连接模式上存在一定的相同之处，在一定程度上解释了这两类疾病临床行为表现的相似性。同时我们也找出了他们之间在功能连接模式上的差异，并以此解释其行为表现上的不同。我们的研究在一定程度上为精神分裂症和抑郁症的临床诊断提供了医学影像方面的参考。通过对静息态磁共振成像数据的多类判别分析问题进行探索，我们对静息态磁共振数据多类模式分析方法有了进一步的了解。此外，基于多类模式分析的结果，我们从静息功能连接角度探讨了精神分裂症的发病机理及其遗传特性，还对精神分裂症和抑郁症的静息功能连接模式进行了分析，从神经影像学角度分析两类疾病的共同的生理学基础以及差异。我们的研究在推动多类模式分析在磁共振数据的研究中具有重要的意义。

关键词：静息功能磁共振成像主成分分析内蕴判别分析成组独立成分分析线性支持向量机精神分裂症抑郁症

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脑磁共振成像数据的多类模式分析

脑磁共振成像数据的多类模式分析

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作者：刘美洁国防科学技术大学

学位级别：硕士

近年来,模式识别方法已被广泛应用于磁共振成像数据的分析和研究中。随着问题研究的深入,磁共振成像数据的多类问题逐渐凸显,这对人脑运行机理和大脑疾病病理研究提出了更高的要求,也为模式识别技术的多类模式分析提供了应用空间。本文... 详细信息

近年来,模式识别方法已被广泛应用于磁共振成像数据的分析和研究中。随着问题研究的深入,磁共振成像数据的多类问题逐渐凸显,这对人脑运行机理和大脑疾病病理研究提出了更高的要求,也为模式识别技术的多类模式分析提供了应用空间。本文的研究主要着眼磁共振成像数据的多类问题,采用模式识别方法对其进行分析研究,期望得到有意义的分析结果。本文首先以三组静息功能磁共振数据(精神分裂症患者、其健康同胞和正常人)为研究对象,通过结合主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和非线性支持向量机(Support Vector Machine,SVM)对静息功能磁共振数据的功能连接矩阵特征进行模式分类研究,并从模式分类的角度证明了该疾病的遗传特性。另外,为了得到遗传特性在脑区上的证明,本文对上述三组数据进行成组独立成分分析(Group Independent Component Analysis,Group ICA),得到20个独立成分。以所有独立成分为特征集合,每个独立成分为特征子集,采用特征融合、主成分分析和线性支持向量机对三组数据进行了两两分类研究,得到了与前面研究相一致的结果,即从模式分类的角度证明了该疾病的遗传特性,更重要的是,最终得到了在该疾病遗传特性中有重要贡献的独立成分。最后,本文以三组结构像磁共振数据为研究对象(老年痴呆患者、轻度认知障碍患者和正常老年人),结合改进的基于支持向量机的递归特征删除法(Recursive Feature Elimination based on Support Vector Machine ,SVM-RFE)和关联向量机(Relevance Vector Machine, RVM)对该实验数据进行了模式分类研究。从两两分类的结果中,我们发现,模式识别方法得到的像素特征与统计差异研究的结果相一致,主要集中于负责记忆功能的海马区及其周围的区域。另外,本文还对上述三组结构像数据的多分类问题进行了探索性研究,包括“一对一”多分类和“一对多”多分类,通过多分类研究,得到这样的结论,即,该组轻度认知障碍患者的脑结构已经发生严重的改变,正向老年痴呆疾病转变。通过磁共振数据的多类模式分析,我们不仅对磁共振成像数据的多类问题有了更深的认识,还从模式分类的角度分析了磁共振成像数据的生理和病理结果,对推动模式识别方法在脑科学中的研究具有重要意义。

关键词：静息功能磁共振成像结构磁共振成像主成分分析成组独立成分分析支持向量机关联向量机基于支持向量机的递归特征删除法

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基于Group ICA探究认知障碍患者静息态脑网络异常

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数码世界 2020年第5期 50-52页

作者：赵杰赵凡门国尊河北大学电子信息工程学院河北大学经济学院

目的:分析轻度认知障碍患者与健康老年人的默认网络和中央执行网络的特点及差异,探究轻度认知障碍患者的功能连接状态。方法:对20例轻度认知障碍患者(患者组)及20例年龄、性别、受教育年限相匹配的健康老年人(对照组)采用3.0T磁共振扫... 详细信息

目的:分析轻度认知障碍患者与健康老年人的默认网络和中央执行网络的特点及差异,探究轻度认知障碍患者的功能连接状态。方法:对20例轻度认知障碍患者(患者组)及20例年龄、性别、受教育年限相匹配的健康老年人(对照组)采用3.0T磁共振扫描仪进行静息态功能磁共振成像检查,使用成组独立成分分析方法分离静息态脑网络成分,使用统计学分析将不同功能网络内异常脑区的功能连接性进行比较。结果:通过轻度认知障碍患者与正常对照组数据分析可以得知在患者的默认网络中左侧颞中回、左侧眼眶部额下回、左舌回的脑网络功能连接出现异常。进一步对中央执行网络进行分析得到右侧颞上回、右侧颞中回、左侧额中回、左侧背外侧额上回区域的功能链接出现异常。结论:轻度认知障碍患者较健康志愿者在默认网络和中央执行网络存在多个区域的功能连接异常,主要表现为功能连接的减弱,其中中央执行网络的功能连接异常区域相较于默认网络表现更加明显,且病变区域与轻度认知障碍患者的记忆障碍有一定的关联。这个发现可能预示着相较于对默认网络的分析,中央执行网络对于轻度认知障的脑网络功能连接变化的监测更具研究意义,而且这也有助于我们加强对于轻度认知障碍患者进一步转化为阿尔茨海默症了解。

关键词：成组独立成分分析静息态磁共振成像轻度认知障碍脑网络

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