多變量模式分析在痛覺測量中的應(yīng)用——基于fMRI數(shù)據(jù).pdf

1、獨創(chuàng)性聲明學(xué)位論文題目：壘變量椹式金盤查疽覺測量主的廑周二二基王￡迪I數(shù)握本人提交的學(xué)位論文是在導(dǎo)師指導(dǎo)下進行的研究工作及取得的研究成果。論文中引用他人已經(jīng)發(fā)表或出版過的研究成果，文中己加了特別標注。對本研究及學(xué)位論文撰寫曾做出貢獻的老師、朋友、同仁在文中作了明確說明并表示衷心感謝。學(xué)位論文作者：簽字日期：二礦哆年l；月≥日學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學(xué)位論文作者完全了解西南大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，有權(quán)保留并向國家有關(guān)部門或機構(gòu)送

2、交論文的復(fù)印件和磁盤，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)西南大學(xué)研究生院(籌)可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。(保密的學(xué)位論文在解密后適用本授權(quán)書，本論文：口不保密，口保密期限至年月止)。學(xué)位論文作者簽名：砘湊簽字日期：力步年占月鄉(xiāng)曰導(dǎo)師簽名：書艦7j僥似趴簽字日期：≥DU年莎月r日西南大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要多變量模式分析在痛覺測量中的應(yīng)用——基于fMRI數(shù)據(jù)基礎(chǔ)心理

3、學(xué)專業(yè)碩士研究生：陳睿指導(dǎo)教師：胡理副教授：ToddJackson教授摘要國際疼痛研究學(xué)會(InternationalAssociationfortheStudyofPain，IASP)對疼痛有著明確的定義，即疼痛是指“與組織損傷或潛在的組織損傷相關(guān)的不愉快的主觀感覺和情感體驗”。這表明疼痛是一種復(fù)雜的包含多種成分的社會生理心理體驗，是人類多數(shù)疾病的一種伴隨癥狀。臨床上，疼痛一般會隨著病情的開始、惡化、好轉(zhuǎn)和治愈而出現(xiàn)、加重、減輕和消失

4、。因此，在臨床上，有效的疼痛評估可以為我們監(jiān)測病情發(fā)展變化和衡量治療效果提供重要指標。而當(dāng)病人機體已經(jīng)痊愈而疼痛還沒有完全消失的時候，這些疼痛又極可能會轉(zhuǎn)化為對人體有害的慢性疼痛病癥，從而明顯降低患者的日常生活質(zhì)量。在這個時候，疼痛評估就可以為疼痛治療決策提供主要的判斷和衡量標準。但鑒于疼痛受到不同患者在感覺、注意、情緒、意識狀態(tài)和經(jīng)驗等方面多種因素影響，不可避免的主觀性偏差給疼痛的客觀評估和臨床科學(xué)診斷造成了巨大困難。近年來，由于功能

5、磁共振成像(functionalmagneticresonanceimaging，fMRI)技術(shù)在有效探究大腦內(nèi)部處理疼痛認知活動機制方面有著不可替代的優(yōu)勢，所以被人們廣泛應(yīng)用于認知神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域的基礎(chǔ)和臨床研究。它利用磁振造影技術(shù)來有效探測神經(jīng)元活動所引發(fā)的血液動力的改變幅度，是一種先進的神經(jīng)成像技術(shù)，具有非侵入、空間分辨率高等顯著優(yōu)點。，再者，借助于機器學(xué)習(xí)(machinelearning)領(lǐng)域的相關(guān)算法，在fMRI基礎(chǔ)上發(fā)展起來的多

6、體素模式分析方法(multivoxelpatternanalysis，MVPA)能夠更有效更精確地探知大腦在不同疼痛認知狀態(tài)下，激活模式的空間分布差異，從而大幅度提高疼痛測量的精度和信效度。因此，它被認為是能提取疼痛特異性指標的非常具有前景的方法之一。本研究總共進行了兩個實驗，其中實驗一是對30個被試的疼痛誘發(fā)腦響應(yīng)數(shù)據(jù)進行傳統(tǒng)意義上的預(yù)處理，然后采用支持向量機(surpportvectormachine，SVM)算法對數(shù)據(jù)進行二元分類