基于脑网络分析的阿尔兹海默症演化建模与功能评估

论文摘要

阿尔兹海默症(AD)对人们尤其是老年人的生活造成了极大的影响,目前仍不清楚其发病原因及相关病理机制,更缺乏有效的诊治手段。功能磁共振成像技术促进了人们对大脑的认识,基于其的脑网络技术则为脑科学的研究提供了新思路。本文在脑网络水平对AD神经病变进行了纵向分析,提出了基于计算试验的AD脑功能网络演化模型和一种基于脑网络水平的神经功能评估方法。具体包括:首先,AD脑网络层面的研究大多是AD组与健康组的对照,且往往局限于全局网络属性分析。针对该问题,本文基于各组被试静息态功能磁共振数据对AD各阶段脑网络改变模式进行分析,从全局、子网、以及局部连接对神经系统重组趋势进行了探索。实验结果显示,AD病程各阶段子网属性呈现出较多的纵向组间统计差异。此外,本文首次发现了AD病程中子网属性存在两种不同的改变模式:“逆温”和“单调递减”演化模式,而非通常认为的“单调退化”。这提示在AD的病程中,子网重组扮演了重要角色且演化模式相同的子网可能具有相似的神经重组机制。其次,大脑病变是一个动态的过程,单一静态网络模型不能充分地描述大脑网络在疾病中的演化过程。针对该问题,本文提出了基于计算实验的AD脑功能网络演化模型,在脑网络层面模拟健康人经EMCI、LMCI至AD的非单调动态演化进程。该模型成功地仿真出AD各阶段脑网络拓扑结构的连续动态改变,仿真结果和随机模型对照证明了该模型的有效性和合理性,为神经系统病变的研究提供一种新视角。最后,AD往往伴随着神经功能的下降,现有的对神经功能的评估方法多基于问卷测试,受到一定的环境和人为因素的影响。因此,本文提出了一种基于脑功能网络的综合性大脑神经功能评估方法。该模型采用Lasso算法对网络特征稀疏化,然后基于定序回归模型获取神经功能的评估值。实验结果显示,该方法可以很好的区分AD不同阶段的人群,具有较好的辨识力和一定的客观性,具有潜在的临床应用意义。

论文目录

摘要

ABSTRACT

1 绪论

1.1 研究背景

1.2 国内外研究概况

1.3 本文主要研究内容

2 复杂网络理论

2.1 引言

2.2 复杂网络基础

2.3 复杂网络在脑科学中的应用

2.4 本章小结

3 阿尔兹海默症病程中脑功能网络的纵向变化模式

3.1 引言

3.2 被试样本与实验方法

3.3 实验结果

3.4 讨论

3.5 本章小结

4 基于计算实验的阿尔兹海默症脑功能网络演化建模

4.1 引言

4.2 脑网络的构建与分析

4.3 脑功能网络演化建模

4.4随机演化对照实验

4.5 实验结果

4.6 讨论

4.7 本章小结

5 基于脑网络水平的大脑神经功能评估方法

5.1 引言

5.2 被试样本与评估模型的构建

5.3 神经功能评估模型分析

5.4 大脑神经功能的评估结果

5.5 特征对神经功能评估的影响

5.6 讨论

5.7 本章小结

6 总结与展望

6.1 论文总结

6.2 工作展望

参考文献

致谢

附录1 攻读硕士学位期间的研究成果

已发表论文

未发表论文

附录2 发表的学术论文与硕士学位论文的关系

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 文雯

导师: 李炜

关键词: 阿尔兹海默症,脑功能网络,动态演化,计算实验,功能评估

来源: 华中科技大学

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: 华中科技大学

分类号: R749.16;O157.5

DOI: 10.27157/d.cnki.ghzku.2019.001050

总页数: 85

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