基于靜息態(tài)fMRI數(shù)據(jù)的人腦功能連接研究.pdf

1、靜息態(tài)功能磁共振成像（functionalmegneticresonanceimaging，fMRI）反映了大腦在靜息狀態(tài)下的活動情況，現(xiàn)已被廣泛用于研究人腦功能。本文主要采用靜息態(tài)fMRI數(shù)據(jù)進行了兩個方面的研究。首先，提出了一種基于稀疏表示構(gòu)建腦功能子網(wǎng)絡(luò)的方法。該方法將小波變換一致性定義為感興趣區(qū)域(ROI，RegionOfInterest)之間功能交互模式的測度，然后通過稀疏表示提取每個ROI的特征，最后運用譜聚類的方法進行啟發(fā)

2、式聚類。本文對10個健康被測試對象的靜息態(tài)fMRI數(shù)據(jù)進行了分析，構(gòu)建得到的腦功能網(wǎng)絡(luò)具有8個子網(wǎng)絡(luò)。結(jié)果表明，這8個子網(wǎng)絡(luò)分別對應(yīng)著大腦的視覺、運動感知等主要功能系統(tǒng)，與當(dāng)前的神經(jīng)科學(xué)的研究相一致。同時本文還使用了兩種傳統(tǒng)方法來構(gòu)建功能交互子網(wǎng)絡(luò)進行比較，相比之下，本文方法構(gòu)建得到的子網(wǎng)絡(luò)效果更好。
　　本文研究的第二個內(nèi)容是，提出了一種基于稀疏表示推斷健康人群與輕度認知障礙(MildCognitiveImpairment，MC

3、I)患者的特征功能連接的方法。首先也是通過小波變換一致性計算兩個ROI之間功能連接的度量，然后對每個被試使用稀疏表示進行字典學(xué)習(xí)與稀疏編碼，最后通過統(tǒng)計的方法分別對健康被試對象和MCI患者提取共性的功能連接。為了使算法更加通用，本文對兩個不同的數(shù)據(jù)集共63個被試對象進行了研究。我們將得到的特征功能連接采用SVM進行分類，結(jié)果令人滿意。最后，為進一步驗證該方法的有效性與健壯性，本文生成了一系列人造數(shù)據(jù)并對其執(zhí)行本文的方法，結(jié)果顯示本文的方