本文主要研究内容
作者崔晓红（2019）在《无偏脑网络分析方法研究及其在阿尔茨海默症中的应用》一文中研究指出：人脑是自然界中最复杂的系统之一,是由数以亿计的神经元所构成的复杂而庞大的网络,是进行信息处理和认知表达的生理基础。近年来,复杂网络理论被引入脑科学研究中,研究者将其表示为一个图,使用复杂网络和图论的知识从不同角度分析脑网络,并取得了长足发展,为人脑的研究提供新的方法和手段。但是,在脑网络的构建和分析中仍存在一些关键问题需要解决。首先目前基于阈值的脑网络构建方法受阈值选择的影响,使得网络的可比性下降,同时也使得分析结果出现不一致;其次,如何挖掘到最优的属性和结构特征识别脑网络,如何较准确的计算脑网络的相似度用于脑网络之间的聚类也是急需解决的问题。本文基于复杂网络理论和图论知识,探讨脑网络节点中心性的评价方法;针对阈值网络带来的分析结果偏差,探讨无偏脑网络的构建方法;在此基础上对复杂网络指标进行组间比较,以期发现疾病状态下脑网络各指标的变化规律,构建分类模型;此外,从社团结构的角度,分析组间存在的差异,并在此基础上测量脑网络之间的相似度,使用无监督学习方法,构建聚类模型。最后,将上述方法应用到阿尔茨海默症,分析阿尔茨海默症患者与正常对照组脑网络之间的差异,挖掘阿尔茨海默症诊断的影像学指标辅助临床诊断。本文主要创新工作包括:(1)提出一种基于度和k-core的节点中心性测量方法并用于阈值脑网络的分类复杂网络理论中,提供了许多节点中心性测量方法,但是这些方法从各自不同的,单一的角度来衡量节点中心性。研究发现,单一的测量方法不能准确的测量节点中心性。针对这个问题,本文提出将度和k-core中心性相结合用于测量脑网络的节点中心性,随后在阈值脑网络中计算每个节点的中心性,以中心性为特征,对阿尔茨海默症患者与正常对照组阈值脑网络进行分类。(2)提出无偏脑网络拓扑结构差异性分析方法,并构建分类模型为了避免传统阈值网络中阈值选择对网络结构的影响,本文引入最小生成树偏差校正方法构建了无偏脑网络,在此基础上分析网络拓扑结构存在的差异,利用核主成分分析方法捕获差异并构建阿尔茨海默症分类模型。(3)提出局部属性和拓扑结构特征相结合的无偏脑网络分类模型脑网络在属性和结构两种特征上均表现出显著的差异性,不同的特征提供不同的信息,考虑到多种特征可能反映了多种互补信息,因此,本文在无偏脑网络的基础上,提取其在局部属性和拓扑结构两方面的特征,利用合成核将两种不同的特征进行融合,并构建阿尔茨海默症分类模型。(4)提出一种脑网络相似性度量方法并构建聚类模型当训练数据被赋予正确的标签并且选择了最优特征时,分类性能通常很好。但是从大量的数据中提取和选择最优的特征是很费时的。此外,训练数据的标签主要依赖于临床医生的诊断,因此,临床医生将花费大量的时间和精力来标记数据。为了减少标记数据的工作量,本文提出一种利用余弦相似度和子网络核来度量脑网络相似度的方法,并使用谱聚类构建脑网络聚类模型识别阿尔茨海默症患者。
Abstract
ren nao shi zi ran jie zhong zui fu za de ji tong zhi yi ,shi you shu yi yi ji de shen jing yuan suo gou cheng de fu za er pang da de wang lao ,shi jin hang xin xi chu li he ren zhi biao da de sheng li ji chu 。jin nian lai ,fu za wang lao li lun bei yin ru nao ke xue yan jiu zhong ,yan jiu zhe jiang ji biao shi wei yi ge tu ,shi yong fu za wang lao he tu lun de zhi shi cong bu tong jiao du fen xi nao wang lao ,bing qu de le chang zu fa zhan ,wei ren nao de yan jiu di gong xin de fang fa he shou duan 。dan shi ,zai nao wang lao de gou jian he fen xi zhong reng cun zai yi xie guan jian wen ti xu yao jie jue 。shou xian mu qian ji yu yu zhi de nao wang lao gou jian fang fa shou yu zhi shua ze de ying xiang ,shi de wang lao de ke bi xing xia jiang ,tong shi ye shi de fen xi jie guo chu xian bu yi zhi ;ji ci ,ru he wa jue dao zui you de shu xing he jie gou te zheng shi bie nao wang lao ,ru he jiao zhun que de ji suan nao wang lao de xiang shi du yong yu nao wang lao zhi jian de ju lei ye shi ji xu jie jue de wen ti 。ben wen ji yu fu za wang lao li lun he tu lun zhi shi ,tan tao nao wang lao jie dian zhong xin xing de ping jia fang fa ;zhen dui yu zhi wang lao dai lai de fen xi jie guo pian cha ,tan tao mo pian nao wang lao de gou jian fang fa ;zai ci ji chu shang dui fu za wang lao zhi biao jin hang zu jian bi jiao ,yi ji fa xian ji bing zhuang tai xia nao wang lao ge zhi biao de bian hua gui lv ,gou jian fen lei mo xing ;ci wai ,cong she tuan jie gou de jiao du ,fen xi zu jian cun zai de cha yi ,bing zai ci ji chu shang ce liang nao wang lao zhi jian de xiang shi du ,shi yong mo jian du xue xi fang fa ,gou jian ju lei mo xing 。zui hou ,jiang shang shu fang fa ying yong dao a er ci hai mo zheng ,fen xi a er ci hai mo zheng huan zhe yu zheng chang dui zhao zu nao wang lao zhi jian de cha yi ,wa jue a er ci hai mo zheng zhen duan de ying xiang xue zhi biao fu zhu lin chuang zhen duan 。ben wen zhu yao chuang xin gong zuo bao gua :(1)di chu yi chong ji yu du he k-corede jie dian zhong xin xing ce liang fang fa bing yong yu yu zhi nao wang lao de fen lei fu za wang lao li lun zhong ,di gong le hu duo jie dian zhong xin xing ce liang fang fa ,dan shi zhe xie fang fa cong ge zi bu tong de ,chan yi de jiao du lai heng liang jie dian zhong xin xing 。yan jiu fa xian ,chan yi de ce liang fang fa bu neng zhun que de ce liang jie dian zhong xin xing 。zhen dui zhe ge wen ti ,ben wen di chu jiang du he k-corezhong xin xing xiang jie ge yong yu ce liang nao wang lao de jie dian zhong xin xing ,sui hou zai yu zhi nao wang lao zhong ji suan mei ge jie dian de zhong xin xing ,yi zhong xin xing wei te zheng ,dui a er ci hai mo zheng huan zhe yu zheng chang dui zhao zu yu zhi nao wang lao jin hang fen lei 。(2)di chu mo pian nao wang lao ta pu jie gou cha yi xing fen xi fang fa ,bing gou jian fen lei mo xing wei le bi mian chuan tong yu zhi wang lao zhong yu zhi shua ze dui wang lao jie gou de ying xiang ,ben wen yin ru zui xiao sheng cheng shu pian cha jiao zheng fang fa gou jian le mo pian nao wang lao ,zai ci ji chu shang fen xi wang lao ta pu jie gou cun zai de cha yi ,li yong he zhu cheng fen fen xi fang fa bu huo cha yi bing gou jian a er ci hai mo zheng fen lei mo xing 。(3)di chu ju bu shu xing he ta pu jie gou te zheng xiang jie ge de mo pian nao wang lao fen lei mo xing nao wang lao zai shu xing he jie gou liang chong te zheng shang jun biao xian chu xian zhe de cha yi xing ,bu tong de te zheng di gong bu tong de xin xi ,kao lv dao duo chong te zheng ke neng fan ying le duo chong hu bu xin xi ,yin ci ,ben wen zai mo pian nao wang lao de ji chu shang ,di qu ji zai ju bu shu xing he ta pu jie gou liang fang mian de te zheng ,li yong ge cheng he jiang liang chong bu tong de te zheng jin hang rong ge ,bing gou jian a er ci hai mo zheng fen lei mo xing 。(4)di chu yi chong nao wang lao xiang shi xing du liang fang fa bing gou jian ju lei mo xing dang xun lian shu ju bei fu yu zheng que de biao qian bing ju shua ze le zui you te zheng shi ,fen lei xing neng tong chang hen hao 。dan shi cong da liang de shu ju zhong di qu he shua ze zui you de te zheng shi hen fei shi de 。ci wai ,xun lian shu ju de biao qian zhu yao yi lai yu lin chuang yi sheng de zhen duan ,yin ci ,lin chuang yi sheng jiang hua fei da liang de shi jian he jing li lai biao ji shu ju 。wei le jian shao biao ji shu ju de gong zuo liang ,ben wen di chu yi chong li yong yu xian xiang shi du he zi wang lao he lai du liang nao wang lao xiang shi du de fang fa ,bing shi yong pu ju lei gou jian nao wang lao ju lei mo xing shi bie a er ci hai mo zheng huan zhe 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自太原理工大学的崔晓红，发表于刊物太原理工大学2019-07-26论文，是一篇关于功能磁共振论文,复杂网络论文,无偏脑网络论文,脑网络聚类论文,脑网络分类论文,阿尔茨海默症论文,太原理工大学2019-07-26论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自太原理工大学2019-07-26论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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