基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的腦功能連接數(shù)據(jù)分類方法研究
發(fā)布時(shí)間:2025-06-24 04:29
靜息態(tài)功能性磁共振成像(rs-fMRI)是一種功能性磁共振成像(fMRI)方法,主要用于評(píng)估在靜息或未執(zhí)行明確任務(wù)狀態(tài)下腦功能區(qū)域發(fā)生的相互作用。對(duì)rs-fMRI數(shù)據(jù)進(jìn)行分析有助于探索大腦的功能組織,以及研究其在神經(jīng)或精神疾病中的變化。現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)大腦功能連接模式的變化與一些精神疾病的臨床表現(xiàn)聯(lián)系密切,如精神分裂癥、阿爾茨海默病、自閉癥等。基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)靜息態(tài)腦功能連接數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,分析腦功能區(qū)域連接特征與腦疾病的關(guān)聯(lián),有助于對(duì)腦疾病的理解和潛在生物標(biāo)志物的發(fā)現(xiàn)。本文基于rs-fMRI數(shù)據(jù),利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)腦功能連接數(shù)據(jù)進(jìn)行分類研究。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在分類任務(wù)上取得不錯(cuò)的效果,已被應(yīng)用于功能連接的分析,但利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行預(yù)測(cè),其內(nèi)部邏輯難以解釋。針對(duì)上述問題,利用分段線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PLNN)的可解釋性,本文首先提出了一種基于PLNN的全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(FCNN),用于對(duì)腦功能連接數(shù)據(jù)的分類研究。通過將功能連接特征向量輸入FCNN模型中進(jìn)行訓(xùn)練,實(shí)現(xiàn)rs-fMRI數(shù)據(jù)的分類。然后,基于PLNN的可解釋性,提出一種對(duì)FCNN模型的解釋方法,對(duì)模型中單個(gè)樣本的分類判斷進(jìn)行特征貢獻(xiàn)解...
【文章頁數(shù)】:70 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第一章 緒論
1.1 研究背景和意義
1.2 研究現(xiàn)狀
1.2.1 基于功能連接向量的分類研究
1.2.2 基于功能連接網(wǎng)絡(luò)的分類研究
1.3 研究?jī)?nèi)容
1.4 論文結(jié)構(gòu)
第二章 相關(guān)技術(shù)
2.1 腦功能連接構(gòu)建
2.1.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理流程
2.1.2 功能連接構(gòu)建
2.2 深度學(xué)習(xí)模型
2.2.1 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.2.2 分段線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.2.3 圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.2.4 顯著圖
2.3 本章小結(jié)
第三章 基于分段線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的腦功能連接數(shù)據(jù)分類
3.1 引言
3.2 FCNN模型及解釋方法
3.2.1 特征提取
3.2.2 FCNN模型
3.2.3 解釋方法
3.3 分類實(shí)驗(yàn)
3.3.1 數(shù)據(jù)描述與處理
3.3.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)
3.3.3 實(shí)驗(yàn)環(huán)境
3.3.4 對(duì)比模型
3.3.5 分類結(jié)果與討論
3.4 解釋實(shí)驗(yàn)與分析
3.4.1 對(duì)單個(gè)實(shí)例的解釋
3.4.2 對(duì)ASD被試組的解釋
3.5 本章小結(jié)
第四章 基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的腦功能連接數(shù)據(jù)分類
4.1 引言
4.2 GAT-NR模型
4.2.1 腦功能連接圖構(gòu)建
4.2.2 模型設(shè)計(jì)
4.2.3 模型實(shí)現(xiàn)
4.3 分類實(shí)驗(yàn)與分析
4.3.1 數(shù)據(jù)描述與處理
4.3.2 實(shí)驗(yàn)環(huán)境
4.3.3 對(duì)比方法
4.3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
4.4 解釋實(shí)驗(yàn)與分析
4.4.1 特征顯著圖
4.4.2 功能連接特征分析
4.5 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果
致謝
附件
本文編號(hào):4052487
【文章頁數(shù)】:70 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第一章 緒論
1.1 研究背景和意義
1.2 研究現(xiàn)狀
1.2.1 基于功能連接向量的分類研究
1.2.2 基于功能連接網(wǎng)絡(luò)的分類研究
1.3 研究?jī)?nèi)容
1.4 論文結(jié)構(gòu)
第二章 相關(guān)技術(shù)
2.1 腦功能連接構(gòu)建
2.1.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理流程
2.1.2 功能連接構(gòu)建
2.2 深度學(xué)習(xí)模型
2.2.1 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.2.2 分段線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.2.3 圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.2.4 顯著圖
2.3 本章小結(jié)
第三章 基于分段線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的腦功能連接數(shù)據(jù)分類
3.1 引言
3.2 FCNN模型及解釋方法
3.2.1 特征提取
3.2.2 FCNN模型
3.2.3 解釋方法
3.3 分類實(shí)驗(yàn)
3.3.1 數(shù)據(jù)描述與處理
3.3.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)
3.3.3 實(shí)驗(yàn)環(huán)境
3.3.4 對(duì)比模型
3.3.5 分類結(jié)果與討論
3.4 解釋實(shí)驗(yàn)與分析
3.4.1 對(duì)單個(gè)實(shí)例的解釋
3.4.2 對(duì)ASD被試組的解釋
3.5 本章小結(jié)
第四章 基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的腦功能連接數(shù)據(jù)分類
4.1 引言
4.2 GAT-NR模型
4.2.1 腦功能連接圖構(gòu)建
4.2.2 模型設(shè)計(jì)
4.2.3 模型實(shí)現(xiàn)
4.3 分類實(shí)驗(yàn)與分析
4.3.1 數(shù)據(jù)描述與處理
4.3.2 實(shí)驗(yàn)環(huán)境
4.3.3 對(duì)比方法
4.3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
4.4 解釋實(shí)驗(yàn)與分析
4.4.1 特征顯著圖
4.4.2 功能連接特征分析
4.5 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果
致謝
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本文編號(hào):4052487
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