基于格兰杰因果分析的MCI脑网络分类研究

基于格兰杰因果分析的MCI脑网络分类研究

论文摘要

轻度认知障碍(Mild Cognitive Impairment,MCI)是介于健康老年人和阿尔兹海默症(Alzheimer’s disease,AD)之间的一种过渡状态,临床表现为一定程度的记忆障碍和认知功能衰退,但还未达到痴呆状态,具有转化AD的高风险。AD患者大脑病变严重且不可逆转,临床上没有有效的治疗手段,而在MCI阶段早期发现并进行干预治疗可能降低MCI转化为AD的概率,延缓甚至逆转疾病的发展,因此MCI的早期诊断及检测具有重要的临床和社会意义。神经影像学的快速发展使研究者们对MCI疾病展开了深入的研究,取得了颇为可观的成果,但对MCI早期诊断还未发现统一有效的方法,对MCI的病理机制仍不能完全理解。目前研究主要集中在MCI大脑结构脑网络和功能脑网络模式的异常,有向脑网络方面的研究较少,还需要进一步探索。本文主要从有向脑网络的角度对MCI脑网络进行研究,主要工作包括以下两个部分:(1)基于脑区的MCI有向脑网络异常模式挖掘本文围绕格兰杰因果分析(Granger Causality Analysis,GCA)方法在在脑科学研究中的应用,首先对正常老年人(NC)、早期轻度认知障碍(EMCI)、晚期轻度认知障碍(LMCI)三组被试的静息态功能磁共振(resting-state functional magnetic resonance imaging,fMRI)数据进行预处理,根据经验解剖学模板进行脑区划分,作为脑网络节点,利用格兰杰因果分析方法分别构建三组被试的静息态有向脑网络。然后基于复杂网络图论基础,计算有向脑网络拓扑属性,选取合适的特征选择方法筛选用于MCI辅助诊断的特征,使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器对三组样本数据进行分类。分析分类结果,对筛选出的最优特征子集进行讨论,给出生理学意义上的解释。从脑区水平上探索MCI大脑有向脑网络的异常模式,挖掘MCI早期诊断的影像学标志,以辅助临床MCI患者的诊断和干预治疗。(2)基于体素的MCI有向脑网络异常模式挖掘将样本量扩充到NC、MCI、AD三组被试,选择对AD认知记忆功能非常重要的脑区海马区作为种子点,应用格兰杰因果分析方法构建三组被试基于体素的全脑有向连接图。对三组被试基于体素有向连接图进行统计分析,探讨与正常老年人相比MCI大脑中双侧海马区与其他体素的有向连接模式产生的异常。分析MCI与AD有向脑网络异常差异,进一步理解MCI病理发展过程及可能产生的临床表现。从体素水平上探索MCI患者海马区与其他体素的有向连接异常模式,进一步理解MCI发展到AD阶段有向脑网络演化模式。MCI有向脑网络分类模型实现了较好的分类效果,为MCI的早期临床诊断及检测提供了辅助手段,特征筛选结果发现MCI患者大脑颞叶、额叶、枕叶、顶叶均发生了不同程度的病变,异常脑区集中在颞叶与额叶区。基于体素有向脑网络分析发现了双侧海马与颞中回、颞下回、扣带回、额上回等多个脑区间连接异常,MCI组与AD组中海马区与其他体素间有向连接模式差异较大,这些研究揭示了基于格兰杰因果分析构建有向脑网络在MCI及AD疾病研究中的有效性,也为理解MCI及AD病理生理机制提供了更多依据。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  •   1.1 研究背景和意义
  •   1.2 国内外研究现状
  •     1.2.1 MCI研究现状
  •     1.2.2 脑网络研究现状
  •     1.2.3 格兰杰因果分析研究现状
  •   1.3 本文主要工作
  •   1.4 论文结构安排
  • 第二章 研究方案及理论基础
  •   2.1 研究方案
  •   2.2 格兰杰因果分析方法
  •     2.2.1 格兰杰因果理论
  •     2.2.2 格兰杰因果分析数据处理流程
  •   2.3 脑网络分析度量指标
  •     2.3.1 局部属性
  •     2.3.2 全局属性
  •   2.4 分类
  •     2.4.1 特征选择
  •     2.4.2 分类方法
  •   2.5 本章小结
  • 第三章 基于脑区的MCI有向脑网络异常模式挖掘
  •   3.1 实验数据
  •     3.1.1 数据来源
  •     3.1.2 数据预处理
  •   3.2 有向脑网络构建
  •     3.2.1 定义脑网络节点
  •     3.2.2 定义脑网络边
  •     3.2.3 定义脑网络阈值
  •   3.3 网络属性计算
  •   3.4 特征选择和分类
  •   3.5 结果分析与讨论
  •   3.6 本章小结
  • 第四章 基于体素的MCI有向脑网络异常模式挖掘
  •   4.1 实验数据
  •   4.2 感兴趣区定义
  •   4.3 基于体素的全脑有效连接
  •   4.4 统计分析
  •   4.5 结果分析与讨论
  •   4.6 本章小结
  • 第五章 总结与展望
  •   5.1 全文总结
  •   5.2 工作展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 攻读学位期间发表的学术论文
  • 文章来源

    类型: 硕士论文

    作者: 崔会芳

    导师: 相洁

    关键词: 轻度认知障碍,静息态功能磁共振,格兰杰因果分析,有向脑网络,分类

    来源: 太原理工大学

    年度: 2019

    分类: 基础科学,医药卫生科技

    专业: 数学,精神病学

    单位: 太原理工大学

    分类号: R749.1;O157.5

    总页数: 76

    文件大小: 3419K

    下载量: 239

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