本文主要研究内容
作者李舒婷（2019）在《基于局部差异的最小生成树功能脑网络分类研究》一文中研究指出：复杂脑网络的分析与研究是近几年来神经精神疾病领域的研究热点。作为复杂网络理论在神经认知科学的具体应用,复杂脑网络在了解有关神经精神疾病的发病机理方面起到了很重要的作用。将图论应用于复杂网络中,会为复杂网络的研究提供更多的方向和思路。最小生成树是应用最为广泛的图论算法之一,作为新兴的有效研究手段,活跃于神经精神疾病的相关研究中。该方法能够确保脑网络的连通性,按一定规则对边进行删减,最终获得总权重最小的生成树。在进行相关指标的计算时,其结果也不会受到网络大小以及密度等因素的干扰,同时,该网络在神经学上也具有良好的可解释性。尽管这一领域已经取得许多令人惊喜的成果,但仍然存在一些亟待解决的问题。先前的研究发现,传统最小生成树的特征提取方法使用局部可量化指标来分类脑疾病,忽略了低权重的连接和集群在大脑网络中信息处理的重要作用,造成网络中一些有用信息丢失,较其他网络特征而言,其分类正确性明显偏低,特征有效性和分类准确率都将会因此下降。在此基础上,本文希望找到一种综合方法既可以最大程度实现组间差异的表征,又能提供更多更有效的分类特征,以服务分类研究。为解决这些问题,本文提出了一种在局部差异网络的基础上构建最小生成树功能网络进行特征提取的新方法。具体的创新工作如下:首先,基于网络的统计被用于识别抑郁组与对照组间功能连接强度有明显区别的连接及连接所涉及的大脑区域,作为构建局部差异网络的第一步。该方法是对大型网络进行统计分析的一种处理图上多重比较问题的非参数统计的有效方法。许多研究已经使用这种方法来识别与实验效果或组间差异相关的连接以及包含人类连接体的网络。其次,对每个局部差异子网进行最小生成树脑网络的构建。所构建的网络在确保连通性的同时,尽可能保持较高的连接强度。本文分别构建以每个脑区及其差异连接所涉及的脑区为节点的局部差异网络,在此基础上,对每个子网进行最小生成树功能连接网络的构建,进行下一步的分析研究。最后,本文对局部差异最小生成树脑网络进行分类研究。大脑作为一种复杂网络,需要对其从多方面进行量化。在每一个局部差异最小生成树脑网络上进行全局和局部指标的计算,可以获得更多可用于分类的有效特征,能在一定程度上提升分类准确率。结果表明,与传统在全脑使用最小生成树构建脑网络的分类方法相比,本文的方法能够提供更多的有效特征,这将使分类准确率有明显的提升。本文为今后在脑网络拓扑属性分析及机器学习应用方面,对网络构建以及特征提取提供重要的可参考依据,也为医学辅助诊断和脑科学特别是脑疾病的研究提供一定的帮助。本文是国家自然科学基金项目《静息态功能脑网络高阶复杂时空效应分析及建模研究》(61876124)的主要组成部分。研究工作还得到了山西省科技厅应用基础研究项目(201801D121135),山西省教育厅高等学校科技创新研究项目(2016139),山西省科技厅重点研发计划项目(201803D31043),教育部赛尔网络下一代互联网技术创新项目(NGII20170712)的支持。本文的关键是在局部差异最小生成树脑网络上进行相关的研究,以及发掘脑疾病患者在其脑网络上发生的改变,希望能获得可以为脑疾病早期诊断起到一定帮助的标志物。这一课题在国际和国内都非常热门且重要。
Abstract
fu za nao wang lao de fen xi yu yan jiu shi jin ji nian lai shen jing jing shen ji bing ling yu de yan jiu re dian 。zuo wei fu za wang lao li lun zai shen jing ren zhi ke xue de ju ti ying yong ,fu za nao wang lao zai le jie you guan shen jing jing shen ji bing de fa bing ji li fang mian qi dao le hen chong yao de zuo yong 。jiang tu lun ying yong yu fu za wang lao zhong ,hui wei fu za wang lao de yan jiu di gong geng duo de fang xiang he sai lu 。zui xiao sheng cheng shu shi ying yong zui wei an fan de tu lun suan fa zhi yi ,zuo wei xin xing de you xiao yan jiu shou duan ,huo yue yu shen jing jing shen ji bing de xiang guan yan jiu zhong 。gai fang fa neng gou que bao nao wang lao de lian tong xing ,an yi ding gui ze dui bian jin hang shan jian ,zui zhong huo de zong quan chong zui xiao de sheng cheng shu 。zai jin hang xiang guan zhi biao de ji suan shi ,ji jie guo ye bu hui shou dao wang lao da xiao yi ji mi du deng yin su de gan rao ,tong shi ,gai wang lao zai shen jing xue shang ye ju you liang hao de ke jie shi xing 。jin guan zhe yi ling yu yi jing qu de hu duo ling ren jing xi de cheng guo ,dan reng ran cun zai yi xie ji dai jie jue de wen ti 。xian qian de yan jiu fa xian ,chuan tong zui xiao sheng cheng shu de te zheng di qu fang fa shi yong ju bu ke liang hua zhi biao lai fen lei nao ji bing ,hu lve le di quan chong de lian jie he ji qun zai da nao wang lao zhong xin xi chu li de chong yao zuo yong ,zao cheng wang lao zhong yi xie you yong xin xi diu shi ,jiao ji ta wang lao te zheng er yan ,ji fen lei zheng que xing ming xian pian di ,te zheng you xiao xing he fen lei zhun que lv dou jiang hui yin ci xia jiang 。zai ci ji chu shang ,ben wen xi wang zhao dao yi chong zeng ge fang fa ji ke yi zui da cheng du shi xian zu jian cha yi de biao zheng ,you neng di gong geng duo geng you xiao de fen lei te zheng ,yi fu wu fen lei yan jiu 。wei jie jue zhe xie wen ti ,ben wen di chu le yi chong zai ju bu cha yi wang lao de ji chu shang gou jian zui xiao sheng cheng shu gong neng wang lao jin hang te zheng di qu de xin fang fa 。ju ti de chuang xin gong zuo ru xia :shou xian ,ji yu wang lao de tong ji bei yong yu shi bie yi yu zu yu dui zhao zu jian gong neng lian jie jiang du you ming xian ou bie de lian jie ji lian jie suo she ji de da nao ou yu ,zuo wei gou jian ju bu cha yi wang lao de di yi bu 。gai fang fa shi dui da xing wang lao jin hang tong ji fen xi de yi chong chu li tu shang duo chong bi jiao wen ti de fei can shu tong ji de you xiao fang fa 。hu duo yan jiu yi jing shi yong zhe chong fang fa lai shi bie yu shi yan xiao guo huo zu jian cha yi xiang guan de lian jie yi ji bao han ren lei lian jie ti de wang lao 。ji ci ,dui mei ge ju bu cha yi zi wang jin hang zui xiao sheng cheng shu nao wang lao de gou jian 。suo gou jian de wang lao zai que bao lian tong xing de tong shi ,jin ke neng bao chi jiao gao de lian jie jiang du 。ben wen fen bie gou jian yi mei ge nao ou ji ji cha yi lian jie suo she ji de nao ou wei jie dian de ju bu cha yi wang lao ,zai ci ji chu shang ,dui mei ge zi wang jin hang zui xiao sheng cheng shu gong neng lian jie wang lao de gou jian ,jin hang xia yi bu de fen xi yan jiu 。zui hou ,ben wen dui ju bu cha yi zui xiao sheng cheng shu nao wang lao jin hang fen lei yan jiu 。da nao zuo wei yi chong fu za wang lao ,xu yao dui ji cong duo fang mian jin hang liang hua 。zai mei yi ge ju bu cha yi zui xiao sheng cheng shu nao wang lao shang jin hang quan ju he ju bu zhi biao de ji suan ,ke yi huo de geng duo ke yong yu fen lei de you xiao te zheng ,neng zai yi ding cheng du shang di sheng fen lei zhun que lv 。jie guo biao ming ,yu chuan tong zai quan nao shi yong zui xiao sheng cheng shu gou jian nao wang lao de fen lei fang fa xiang bi ,ben wen de fang fa neng gou di gong geng duo de you xiao te zheng ,zhe jiang shi fen lei zhun que lv you ming xian de di sheng 。ben wen wei jin hou zai nao wang lao ta pu shu xing fen xi ji ji qi xue xi ying yong fang mian ,dui wang lao gou jian yi ji te zheng di qu di gong chong yao de ke can kao yi ju ,ye wei yi xue fu zhu zhen duan he nao ke xue te bie shi nao ji bing de yan jiu di gong yi ding de bang zhu 。ben wen shi guo jia zi ran ke xue ji jin xiang mu 《jing xi tai gong neng nao wang lao gao jie fu za shi kong xiao ying fen xi ji jian mo yan jiu 》(61876124)de zhu yao zu cheng bu fen 。yan jiu gong zuo hai de dao le shan xi sheng ke ji ting ying yong ji chu yan jiu xiang mu (201801D121135),shan xi sheng jiao yo ting gao deng xue jiao ke ji chuang xin yan jiu xiang mu (2016139),shan xi sheng ke ji ting chong dian yan fa ji hua xiang mu (201803D31043),jiao yo bu sai er wang lao xia yi dai hu lian wang ji shu chuang xin xiang mu (NGII20170712)de zhi chi 。ben wen de guan jian shi zai ju bu cha yi zui xiao sheng cheng shu nao wang lao shang jin hang xiang guan de yan jiu ,yi ji fa jue nao ji bing huan zhe zai ji nao wang lao shang fa sheng de gai bian ,xi wang neng huo de ke yi wei nao ji bing zao ji zhen duan qi dao yi ding bang zhu de biao zhi wu 。zhe yi ke ti zai guo ji he guo nei dou fei chang re men ju chong yao 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自太原理工大学的李舒婷，发表于刊物太原理工大学2019-07-26论文，是一篇关于最小生成树论文,局部差异网络论文,抑郁症论文,脑网络论文,机器学习论文,分类论文,太原理工大学2019-07-26论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自太原理工大学2019-07-26论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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