發(fā)布時(shí)間：2020-06-17 01:37

【摘要】：有研究表明人類大腦的功能連接可能為動(dòng)態(tài)的和時(shí)間依賴的,并與正在進(jìn)行的有節(jié)律的活動(dòng)有關(guān)。研究功能連接隨時(shí)間變化的動(dòng)態(tài)特征可能會(huì)更好的發(fā)現(xiàn)大腦網(wǎng)絡(luò)的基本特性。目前時(shí)頻域動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建算法主要采用小波變換,但是小波變換進(jìn)行信號(hào)處理需要提前選取基函數(shù),不是非線性非平穩(wěn)信號(hào)分析的最優(yōu)選擇。然而,BOLD(Blood Oxygenation Level Dependent,血氧水平依賴)信號(hào)是非線性非平穩(wěn)的。希爾伯特黃變換(Hilbert-Huang Transform,HHT)算法可以根據(jù)數(shù)據(jù)本身自適應(yīng)生成基函數(shù),避免提前選取不合適基函數(shù)產(chǎn)生的不準(zhǔn)確結(jié)果。本文提出對(duì)功能核磁共振圖像(functional Magnetic Resonance Imaging,fMRI)基于HHT算法構(gòu)建時(shí)頻域動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)的新方法。并將這一方法應(yīng)用于顳葉癲癇的時(shí)頻域大腦動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)分析研究。本文主要研究內(nèi)容如下:1.實(shí)現(xiàn)基于HHT的fMRI動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法。首先,對(duì)fMRI進(jìn)行常規(guī)預(yù)處理;然后進(jìn)行群組獨(dú)立成分分析(Group Independent Component Analysis,GICA),提取強(qiáng)連接的大腦區(qū)域及其對(duì)應(yīng)的時(shí)間序列;最后對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行后處理進(jìn)一步降低噪聲對(duì)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)的干擾。將后處理的時(shí)間序列由HHT中的經(jīng)驗(yàn)?zāi)�態(tài)分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)算法分解,得到本征模態(tài)函數(shù)(Intrinsic Mode Function,IMF),然后用Hilbert變換將其映射到時(shí)頻域上。接著,進(jìn)行相干計(jì)算并構(gòu)建時(shí)頻域動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)。本研究對(duì)HCP數(shù)據(jù)庫中40例正常被試的靜息態(tài)fMRI數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,研究發(fā)現(xiàn)HHT構(gòu)建的時(shí)頻域動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)與小波變換構(gòu)建的時(shí)頻域動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)一致性很高,且參數(shù)設(shè)置更加簡潔,驗(yàn)證了HHT構(gòu)建時(shí)頻域動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)的有效性。2.利用基于HHT的時(shí)頻域動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法分析顳葉癲癇的全腦功能連接模式。對(duì)癲癇患者和正常對(duì)照被試的fMRI數(shù)據(jù)按照HHT構(gòu)建動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)的流程構(gòu)建時(shí)頻域動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)�；�于攜帶頻率和相位信息的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)連接狀態(tài),研究顳葉癲癇腦區(qū)連接異常和頻率相位分布差異。本研究使用9例顳葉癲癇患者和11例正常被試的靜息態(tài)fMRI數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)癲癇患者的時(shí)頻域動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)與正常被試對(duì)比存在明顯差異。首先,GICA提取的腦區(qū)中癲癇患者有關(guān)認(rèn)知的腦區(qū)明顯較少,證明了癲癇發(fā)作確實(shí)損傷大腦認(rèn)知功能。其次,癲癇患者與正常對(duì)照相比,海馬和丘腦的功能連接也存在明顯差異。最后,二者功能連接狀態(tài)的頻率和相位的分布也呈現(xiàn)出明顯的不同。本研究提出并實(shí)現(xiàn)基于HHT構(gòu)建時(shí)頻域動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò),其可以捕獲大腦功能連接中的細(xì)節(jié)信息,呈現(xiàn)出更精確的網(wǎng)絡(luò)連接模式,并且參數(shù)設(shè)置更簡潔。本研究還將此方法應(yīng)用于顳葉癲癇的時(shí)頻域動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)連接研究中,發(fā)現(xiàn)了顳葉癲癇在時(shí)頻域動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)中全腦連接的異常,為顳葉癲癇的病理機(jī)制研究和治療藥物研發(fā)提供依據(jù)。
【學(xué)位授予單位】：北京工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：O157.5;R742.1
【圖文】：

北京工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文功能連接中檢測(cè)動(dòng)態(tài)性最常用的方法是滑窗分析算法[21-24]。在這類方法中，固定長的時(shí)間窗被選定，窗內(nèi)的數(shù)據(jù)點(diǎn)被用來計(jì)算感興趣區(qū)域的功能連接矩陣，窗以固定數(shù)量時(shí)間點(diǎn)在時(shí)間序列上移動(dòng)，這定義了連續(xù)窗重復(fù)的數(shù)量，如圖 1-1。這個(gè)過程可以使掃描得到的時(shí)間序列的時(shí)間變化定量化。采用時(shí)間滑窗分析方法研究動(dòng)態(tài)功能連接可以捕獲潛在的功能連接。

北京工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文分。最后，通過聚類得到整合后的空間圖。用 GICA1 后重建個(gè)體空間圖和時(shí)間序列。將與生理、移動(dòng)、偽影有關(guān)的 55 個(gè)空間圖從空間圖集中移除。剩余的 45個(gè)空間圖被定義為固有連接網(wǎng)絡(luò) (intrinsic connectivity networks, ICNs)，用來進(jìn)行后續(xù)的研究，具體參數(shù)設(shè)置，如圖 3-2。上述空間圖的選取依據(jù)為峰值激活區(qū)域在灰質(zhì)，并與血管、心室、運(yùn)動(dòng)和偽跡的空間重疊最小，時(shí)間序列的頻率范圍主要集中在低頻區(qū)域部分，如圖 3-3。上述 GICA 分析參數(shù)設(shè)定參考 Maziar 等人的研究[37]。

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本文編號(hào)：2716889