基于sMRI数据的个体形态学脑网络性别差异研究

基于sMRI数据的个体形态学脑网络性别差异研究

论文摘要

男女之间在个性和行为上存在显见的差异,例如,女性比男性情感丰富,更善于语言表达,短时记忆能力较优,而男性比女性较成熟果断,更善于理性思索,运动天赋较高。先前,对这些差异的研究大多是通过构建组水平的形态学脑网络进行探究的,但是这类方法可能会掩盖临床人群感兴趣的细微结构差异。因此本文将从个体水平上,研究两性的脑形态及脑网络的异同情况,以帮助我们更好的理解两性在思维和行为方面的差异。本文的研究对象为343名正常人(176名女性和167名男性)的结构数据,主要研究内容如下:首先对参与者大脑的结构数据图像进行预处理,获取了光滑的灰质、白质和脑脊液图像。接着利用双样本T检验比较了男女之间的总灰质体积、总白质体积、灰质体积所占比例和白质体积所占比例的差异。接着将解剖自动标记(Anatomical Automatic Labeling,AAL)模板的90个感兴趣区(Region Of Interest,ROI)定义为节点,用带宽自动选择的核密度估计去估计各个ROI的所有体素的灰质体积值的概率分布函数,计算两两ROI的相似性度量值,并把其定义为连接权重,从而为每个个体构建形态学脑网络。然后采用基于网络统计的方法寻找男女组之间存在显著差异的子网络,再将有差异的子网络连接均值作为特征,构建支持向量机对男女被试进行分类判别;最后利用网络拓扑属性来分析男女脑部的信息流动效率的高低,解释男女在语言、运动、情感、逻辑和记忆表现的差异。最后,本论文得到了三个主要的结果:第一,当大脑体积共同变化时,发现女性大脑中灰质所占比例较高,这可能是因为女性神经元的分布比较密集,从而导致女性血流较快,对于某些药物治疗的时间比男性短。第二,采用基于网络统计方法发现男性和女性之间有两个显著差异的亚网络,其中一个亚网络主要包含尾状核与其它节点的连接,这些连接均为女性高于男性。另外一个亚网络则相反,女性要低于男性,主要包含顶叶部分、后扣带回和脑岛。接着将这些差异网络的连接均值作为特征用来构建支持向量机,发现对男女被试进行分类的正确率高达96%。第三,利用网络拓扑属性来分析男女大脑全局和局部的信息流动效率,发现在语言、情感和记忆方面女性优于男性,而在思维逻辑、运动和方向方面男性优于女性。本文研究发现男女大脑的个体形态学脑网络连接与图论属性有差异,这些差异可认为与两性在负责相关功能的脑区差别有关,因此能帮助我们更好的理解两性在思维和行为方面的差异。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 1.绪论
  •   1.1 引言
  •   1.2 结构核磁共振成像
  •   1.3 两性脑形态及网络差异的研究现状
  •   1.4 构建形态学脑网络的常见方法
  •   1.5 论文的创新点和组织框架
  •     1.5.1 论文的创新点
  •     1.5.2 论文的组织框架
  • 2.研究方法的理论知识
  •   2.1 双样本T检验
  •   2.2 多重比较校正
  •   2.3 KL散度
  •   2.4 核密度估计
  •   2.5 弗雷歇距离
  •   2.6 基于网络的统计分析
  •   2.7 留出法
  •   2.8 支持向量机
  •   2.9 图的拓扑属性
  •   2.10 研究方法的总结
  • 3.男性和女性大脑灰质和白质的差异研究
  •   3.1 本章的研究方法
  •     3.1.1 数据的采集情况
  •     3.1.2 数据的获取情况
  •     3.1.3 GM和 WM的体积
  •     3.1.4 空间平滑
  •     3.1.5 统计分析
  •   3.2 本章的研究结果
  •     3.2.1 男性和女性全脑灰质和白质的差异
  •     3.2.2 男性和女性大脑感兴趣区灰质的差异
  •   3.3 本章总结
  • 4.组间脑网络差异研究和SVM分类
  •   4.1 本章的研究方法
  •     4.1.1 构建个体的形态学网络
  •     4.1.2 组间脑形态学网络连接的差异和SVM分类
  •   4.2 本章的研究结果
  •   4.3 本章总结
  • 5.组间网络属性的差异研究
  •   5.1 本章的研究方法
  •     5.1.1 构建二值网络
  •     5.1.2 网络的拓扑属性
  •   5.2 本章的研究结果
  •   5.3 本章总结
  • 6.论文总结与展望
  •   6.1 论文总结
  •   6.2 论文展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 文章来源

    类型: 硕士论文

    作者: 戴珊

    导师: 郭水霞

    关键词: 女性,男性,核密度估计,网络拓扑属性,个体形态学脑网络

    来源: 湖南师范大学

    年度: 2019

    分类: 基础科学,医药卫生科技

    专业: 数学,基础医学

    单位: 湖南师范大学

    分类号: R338;O157.5

    总页数: 60

    文件大小: 2207K

    下载量: 49

    相关论文文献

    标签:;  ;  ;  ;  ;  

    基于sMRI数据的个体形态学脑网络性别差异研究
    下载Doc文档

    猜你喜欢