基于功能磁共振成像的腦網(wǎng)絡(luò)建模與演化.pdf

1、大腦由上億個神經(jīng)元耦合關(guān)聯(lián)構(gòu)成一個復(fù)雜系統(tǒng)，以完成各種生理和心理活動。伴隨神經(jīng)影像學(xué)的蓬勃發(fā)展，科學(xué)家得以對大腦不斷進(jìn)行更加深入的探索。功能磁共振成像（fMRI）由于其非侵入式特性、成熟的技術(shù)和高空間分辨率特點，已被廣泛用于活體腦活動實驗。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論作為分析復(fù)雜耦合系統(tǒng)的有效手段，為腦網(wǎng)絡(luò)建模提供了理論依據(jù)，并用于衡量腦網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)涮卣骱屯負(fù)涓淖?。本文以靜息態(tài)功能磁共振數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)，以復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論作為工具，對大腦功能腦網(wǎng)絡(luò)的建模和演化進(jìn)

2、行了相關(guān)研究與分析。
　　首先，提出了基于滑窗的子網(wǎng)投票建網(wǎng)方法。針對現(xiàn)有功能腦網(wǎng)絡(luò)建模方法置信度不高的問題，所提出的新方法可以有效提高網(wǎng)絡(luò)組內(nèi)一致性和組間差異性，減少連邊假陽率?；谠摲椒▽夏旰颓嗄瓯辉囘M(jìn)行分類，可以顯著提高分類性能。
　　其次，提出了腦網(wǎng)絡(luò)正常老齡化過程的動態(tài)演化模型。大腦的正常老齡化是一個動態(tài)過程，僅用靜態(tài)的腦網(wǎng)絡(luò)模型無法充分描述腦網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)涓淖?。本文所提出的模型能夠正確模擬腦網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)從青年組經(jīng)由中年

3、組向老年組演變的過程，成功仿真了腦網(wǎng)絡(luò)老齡化的拓?fù)涓淖兒瓦B邊改組。
　　然后，提出了面向阿爾茲海默癥（AD）的功能腦網(wǎng)絡(luò)演化模型。該模型用以模擬大腦的病變過程，成功復(fù)現(xiàn)了大腦在 AD病理過程中的拓?fù)涓淖兒瓦B邊改組，捕獲了腦網(wǎng)絡(luò)從小世界架構(gòu)向隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)的退化過程。
　　最后，采用jPCA算法對血氧水平依賴（BOLD）信號進(jìn)行了信號約簡和數(shù)據(jù)可視化。神經(jīng)信號往往是復(fù)雜的高維信號，這使得對神經(jīng)信號的分布統(tǒng)計難以進(jìn)行。通過信號約簡，實