基于fMRI动态功能连接的抑郁症患者分类研究*

针对当前抑郁症诊断正确率偏低、误诊率偏高的问题,利用fMRI动态功能连接研究了抑郁症辅助诊断问题。首先采用滑动时间窗技术研究功能连接及其网络拓扑特性的动态变化,然后基于这些动态特征应用多元模式分析方法对22名抑郁症患者和27名健康被试进行分类。采用动态分析方法能够增加样本数量,从而更加有利于一些分类算法的应用。实验结果表明以动态功能连接和网络拓扑特性为特征的分类正确率均为93.88%,明显优于对应非动态特征81.63%和85.71%的结果。进一步分析表明,具有高辨别力的特征所对应的脑区主要分布在默认网络、情感网络、视觉皮层区等,动态功能连接可能为抑郁症的辅助诊断提供新的手段。     

重度抑郁症患者脑功能网络的分类研究

为了构建辅助诊断模型,为抑郁症的诊断提供一个新的方法,以提高抑郁症诊断的准确率。在连续的阈值空间(8%～32%)内构建所有被试的功能脑网络并使用复杂网络理论对抑郁症患者的脑网络进行分析,力求提取出可以从各个维度来表征抑郁症患者的脑网络的特征值,采用不同的属性组合并使用SVM分类算法对所有被试进行分类研究,结果发现将全局属性与局部属性组合作为分类特征得到的分类正确率最高,因此该方法可以用于抑郁症的辅助诊断中。     

静息态脑功能网络的社团结构研究

为了探索人脑的工作机制,提出将社团划分算法应用于人脑功能网络。利用功能磁共振(fMRI)采集28名健康被试静息态脑功能数据,构建了基于时间序列的脑功能网络;根据模块度和网络全连接理论对网络中的边数划定阈值范围,利用层次聚类算法和贪心算法对脑网络进行社团划分,实验结果证明两种算法的划分结果基本一致,验证了人脑功能网络具有模块化结构;进而分析了脑网络社团结构在跨阈值范围内的差异化表现,提出了研究脑功能网络的边数有效阈值范围是180至320条边。挖掘脑网络的社团结构有助于研究脑病变机理,以辅助脑疾病的诊断治疗。     

静息态功能脑网络差异指标分析及抑郁症分类应用

为了构建辅助诊断模型,以提高抑郁症诊断的准确率。在连续的阈值空间(8%~32%)内构建所有被试的功能脑网络并使用复杂网络理论对抑郁症患者的脑网络进行分析。通过设定阈值,根据统计显著性提取不同数量的节点属性与全局属性组合作为分类特征,并选择四种不同的分类算法进行分类研究,以得到构建一个准确率较高的模型。结果是SVM和神经网络算法在阈值P为0.05下,所建的模型的分类模型的准确率较高,分别达82.78%及81.36%,因此利用该方法所构建的诊断模型可以用于抑郁症的辅助临床诊断中。     

基于多层次模板的脑功能网络特征选择及分类

基于单一脑图谱模板的功能连接网络中提取的特征表示不足以揭示患者组和正常对照组（NC）之间的复杂拓扑结构差异，而传统的基于多模板的功能脑网络定义多采用独立模板，缺乏模板间的关联，从而忽略了各模板构建的功能脑网络中潜在的拓扑关联信息。针对上述问题，提出了一种多层次脑图谱模板和一种使用关系诱导稀疏（RIS）特征选择模型的方法。首先定义了具有关联的多层次脑图谱模板，挖掘模板之间潜在关系和表征组间网络结构差异；然后用RIS特征选择模型进行参数优化，进而提取组间差异特征；最后利用支持向量机（SVM）方法构建分类模型，并应用于抑郁症患者的诊断。在山西大学第一医院抑郁症临床诊断数据库上的实验结果显示，基于多层次模板的功能脑网络通过使用具有RIS特征的选择方法取得了91.7%的分类准确率，相比传统多模板方法的准确率提高了3个百分点。     

静息态功能脑连接的空间动态分析及分类研究

现有的精神疾病分类模型仅采用脑网络的静态指标作为特征,忽略了脑网络的空间动态信息,导致分类性能不高。为克服这一局限性,提升分类模型的性能,提出了基于功能脑连接空间动态的分类方法。通过高维模板对脑连接进行空间动态分析,提取脑连接空间动态特征。利用统计分析进行特征选择,构建基于静息态功能脑连接的分类模型。通过对抑郁症患者与正常被试的分类实验结果表明,脑连接空间动态特征的分类准确率（83.0%）比传统采用脑网络的静态指标特征的分类准确率（77.8%）高5.2个百分点。     

fMRI动态功能网络构建及其在脑部疾病识别中的应用

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。     

基于功能连接信息熵的精神分裂症EEG分类研究

为了提高精神分裂症的有效诊断,利用网络功能连接信息熵的方法对51例精神分裂症患者和56例年龄匹配的正常人的脑电信号（Electroencephalogram,EEG）进行了分类。通过采用分频技术、相位同步分析方法、信息熵方法、支持向量机（Support Vector Machine,SVM）分类方法,大幅提高了分类准确率（98.13%）,实现了对精神分裂症的有效诊断。该分类方法主要涉及两阶段：利用分频技术和相位同步分析方法,获得各频段的脑电信号在各个时间点的功能连接矩阵;基于整个时间域上的功能连接计算各频段的信息熵,并将其分别作为功能脑网络的分类特征训练SVM分类器,进而对两组被试分类。分类结果表明,该方法大幅提高了精神分裂症检测的准确率。     

MCI患者高阶动态功能连接的图论网络构建方法及分类

针对在低阶脑网络应用图论忽视了功能连接高阶动态性的问题,提出了一种基于高阶动态功能连接的图论网络构建方法(GNC-HodFC),提取高阶FC网络的图论特征以对轻度认知障碍患者和健康被试者进行差异性分析及分类。首先定义了表征高阶动态脑网络连接的图论节点和边;然后利用滑动窗相关技术提取低阶功能连接信息,提出平稳性判据,选取最优特征子集以构建图论的节点;最后提出自适应阈值策略对高阶动态功能连接信息进行选取以构建图论的边,最终完成高阶动态脑网络的图构建。实验结果表明,GNC-HodFC的平均分类准确率可以达到70.5%,优于其他三种对比方法,且患者组和健康组的图论特征中存在显著性差异,GNC-HodFC方法可以为轻度认知障碍的诊断提供新的辅助手段。     

无先兆偏头痛3D-CNN辅助诊断算法

偏头痛是一种严重危害人类健康的脑疾病,其中无先兆偏头痛在临床中占比最多且诊断困难.当前无先兆偏头痛辅助诊断算法研究中,基于机器学习的脑影像功能连接分析方法是最主要的研究方向.由于此类方法多依赖于预定义的脑图谱模板,受模板选择主观因素及分类器性能影响,现有方法的智能化程度和准确率较低,难以满足临床及研究需求.基于设计的新...     

基于动态功能连接的运动任务大脑状态表达

针对传统静态功能连接分析技术不能准确反映大脑动态功能状态的问题,提出了一种基于全脑动态功能连接(DFC)分析对大脑的状态变化进行表达的方法。首先,利用个体的弥散张量成像(DTI)数据构建高精确度全脑网络,将运动任务下功能磁共振成像(fMRI)数据映射到相应DTI空间后,提取各节点fMRI信号;然后,采用滑动时间窗口方法计算随时间变化的全脑功能连接强度矩阵,并提取动态功能连接向量(DFCV)样本;最后,将所有个体的DFCV样本通过基于Fisher准则的字典学习(FDDL)算法进行稀疏表达和分类。共得到8个该运动任务下全脑功能连接状态模式,各模式的功能连接强度空间分布具有明显差异,模式1、模式2和模式3占据了大部分样本分布(77.6%),且与平均静态功能连接强度矩阵之间的相似度明显高于其他5个模式。此外,大脑在各模式之间的状态迁移遵循一定的规律。实验结果表明,采用全脑DFC和FDDL学习相结合的方法,能够有效地对任务态下大脑的功能状态变化进行表达,为研究脑动态信息处理机制提供基础。     

基于高阶最小生成树的脑网络分析及对阿兹海默氏症患者的分类

利用静息态功能磁共振成像技术来研究大脑的功能连接网络是当前脑疾病研究的重要方法之一。这种方法能准确地检测包括阿兹海默氏症在内的多种脑疾病。然而,传统的网络只是研究两个脑区之间相关程度,而且缺乏对大脑区域之间更深层次的交互信息和功能连接之间关联程度的研究。为了解决这些问题,提出了一种构建高阶最小生成树功能连接网络的方法,该方法不仅保证了功能连接网络的生理学意义,而且研究了网络中更复杂的交互信息,提高了分类的准确率。分类结果显示,基于高阶最小生成树功能连接网络的静息态功能磁共振成像分类方法大幅提高了阿兹海默氏症检测的准确率。     

认知任务驱动的fMRI脑功能网络构建方法

针对脑功能网络的构建受到特定大脑图谱对兴趣点描述准确度及覆盖度的限制,提出了基于认知任务信息和神经影像数据的脑功能网络构建方法。首先计算fMRI体素对于认知任务的敏感度,然后在此基础上选取兼顾分布均衡和去中心化的大脑兴趣点,从而构建任务驱动的脑功能网络。实验通过在人脸情绪识别认知任务相关的梭状回构造任务驱动的脑功能网络,其度中心性、聚类系数、全局效率、局部效率这四个复杂网络指标均优于典型大脑图谱梭状回中兴趣点构成的网络。结果表明,计算得到的大脑兴趣点具有更强的整合性,更适合用于表征特定认知任务下的脑功能网络。     

基于高阶最小生成树脑网络的多特征融合分类方法

现有的基于脑疾病的分类方法的研究使用的都是传统的低阶功能连接网络。低阶功能连接网络可能会忽略复杂的大脑区域之间动态的相互作用的模式。高阶功能连接网络能够反映网络中包含的丰富的动态时间信息,但原有的高阶功能连接网络使用聚类的方法降低了数据维度,使得构建的网络无法进行有效的神经学解释;其次,高阶功能连接网络由于规模较大,在利用复杂网络或图理论计算一些拓扑指标时消耗较大。基于此,提出了一种高阶最小生成树网络的构建方法,然后计算了传统的可量化网络指标(度和离心率)并结合频繁子图挖掘技术来挖掘具有判别能力的子网络,最后采用多核支持向量机进行分类。实验结果表明所提方法的分类精确度高达97.54%,获得了很好的分类性能。     

一种基于先验信息的脑功能网络提取方法*

目的 脑功能网络的提取在脑科学研究中具有重要意义,本文提出一种基于先验信息的脑功能网络提取方法。方法该方法首先基于先验信息得到初始的目标和背景种子点,然后基于图论将整个脑图像构建图,最后利用半监督聚类技术提取脑功能网络。基于不同信噪比的模拟数据,本文对提出方法、基于种子点的方法、独立成分分析方法、以及两种聚类方法（归一化最小化割和K均值方法）进行比较。基于真实脑静息态功能核磁共振数据,本文使用提出方法对默认模式网络进行提取。结果 基于模拟数据的实验结果表明提出算法相对于传统的方法可以得到更为准确且鲁棒的脑功能网络。基于静息态功能核磁共振数据得到的默认模式网络在一些重要脑区具有高的稳定性,且不同地点采集数据得到的结果具有较强的一致性。结论 提出方法是一种有效的脑功能网络提取方法。