2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
已閱讀1頁,還剩148頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

1、隨著輕度認(rèn)知功能障礙診療,如抑郁、帕金森、阿爾茨海默病等領(lǐng)域研究的逐步深入,數(shù)據(jù)挖掘在腦功能認(rèn)知數(shù)據(jù)分析中,尤其在多屬性分析、功能認(rèn)知模式分析等領(lǐng)域,扮演著重要角色。在進行fMRI數(shù)據(jù)分析的過程中發(fā)現(xiàn),輕度認(rèn)知功能障礙診療數(shù)據(jù)分析中存在兩個潛在的問題,即腦激活區(qū)提取中的延遲問題與提取功能連通模式的可靠性問題。首先,在提取功能認(rèn)知實驗的腦激活區(qū)中,當(dāng)功能認(rèn)知任務(wù)刺激信號與血液動力學(xué)響應(yīng)信號之間在多個被試中存在不特定延遲的時候,提取的腦激活

2、區(qū)域的準(zhǔn)確性下降問題。另一方面,由于靜息態(tài)實驗可執(zhí)行性高,輕度功能認(rèn)知障礙診療的研究熱點近年來逐漸集中于靜息態(tài)數(shù)據(jù),并且發(fā)現(xiàn)功能連通模式是一種有效的診斷評價特征。若當(dāng)靜息態(tài)數(shù)據(jù)不服從分析模型假設(shè)時,存在所提取的功能連通模式的可靠性會降低的問題。本文深入研究了fMRI數(shù)據(jù)處理方法在上述情況下存在的潛在問題,結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計學(xué)方面的相關(guān)思想,并在與醫(yī)生進行充分溝通的前提下,進行了大量結(jié)合實際的仿真研究。主要工作包括:針對腦激活提取中的延遲

3、問題,發(fā)現(xiàn)通過頻域特征可提高fMRI數(shù)據(jù)處理結(jié)果中提取腦激活區(qū)的準(zhǔn)確性。針對提取功能連通模式的可靠性問題和大規(guī)模腦功能網(wǎng)絡(luò),則利用基于三元環(huán)的復(fù)合結(jié)構(gòu)相似性理論改善了fMRI數(shù)據(jù)處理中提取的功能連通模式的準(zhǔn)確性與魯棒性。為了進一步提高所提取的功能連通模式的可靠性,在小規(guī)模腦功能網(wǎng)絡(luò)中,提出基于k完全子圖特征的結(jié)構(gòu)聚類方法。
  本研究主要內(nèi)容包括:⑴提出基于空間仿射度量的fMRI時間序列腦激活區(qū)域提取算法。該算法是一個可以從fMR

4、I血氧水平依賴信號中提取腦激活區(qū)的數(shù)據(jù)挖掘算法,通過結(jié)合頻域特征與時域特征的特性,可以在功能認(rèn)知任務(wù)刺激信號與血液動力學(xué)響應(yīng)信號之間存在不特定延遲時,獲得更準(zhǔn)確的腦激活區(qū)。24名被試的fMRI數(shù)據(jù)測試以及受試者工作特征曲線定量分析結(jié)果顯示,使用該算法提取的腦激活區(qū)準(zhǔn)確性優(yōu)予以往基于GLM提取的腦激活區(qū)準(zhǔn)確性。⑵提出基于拓撲結(jié)構(gòu)相似度與三元環(huán)的fMRI拓撲網(wǎng)絡(luò)功能連通模式提取算法。該算法是一種從腦功能連通性網(wǎng)絡(luò)中提取功能連通模式的無監(jiān)督聚

5、類算法,其中聚類結(jié)果中的簇即為功能連通模式,結(jié)合拓撲結(jié)構(gòu)相似性與三元環(huán)拓撲結(jié)構(gòu)特征,在保留了結(jié)構(gòu)相似性特征所具有的聚類結(jié)果特性的基礎(chǔ)上,利用三元環(huán)拓撲結(jié)構(gòu)對其邊界進行優(yōu)化,降低聚類結(jié)果中的離群點的偽陽性率。利用仿真拓撲網(wǎng)絡(luò)進行的實驗研究結(jié)果表明,本文所提算法與以往基于SCAN研究相比,在適用于大規(guī)模腦功能連通性網(wǎng)絡(luò)的同時,聚類結(jié)果的準(zhǔn)確度優(yōu)于以往的方法。⑶提出基于k完全子圖特征的fMRI拓撲網(wǎng)絡(luò)功能連通模式提取算法。該算法是一種以功能連

6、通模式自身為特征的無監(jiān)督聚類算法,主要面向fMRI功能連通模式提取。本文利用圖論和計算理論等相關(guān)手段,改善了傳統(tǒng)完全子圖因為計算量極大而難以應(yīng)用到現(xiàn)實數(shù)據(jù)當(dāng)中的情況。使得基于k完全子圖特征的結(jié)構(gòu)聚類方法在計算成本上可行。利用仿真拓撲網(wǎng)絡(luò)進行的實驗表明,基于k完全子圖的結(jié)構(gòu)聚類算法無論是聚類準(zhǔn)確度還是魯棒性均優(yōu)于傳統(tǒng)的SCAN結(jié)構(gòu)聚類算法。面向靜息態(tài)功能連通性網(wǎng)絡(luò)的功能連通模式提取實驗結(jié)果表明,利用基于k完全子圖的結(jié)構(gòu)聚類算法提取的腦網(wǎng)絡(luò)

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論