靜息態(tài)fMRI數(shù)據(jù)的雙約束腦功能連接分析.pdf

1、功能磁共振成像（functional Magnetic Resonance Imaging, fMRI）是一種重要的腦成像技術(shù)。通過對(duì)采集到的fMRI數(shù)據(jù)進(jìn)行獨(dú)立成分分析（Independent Component Analysis, ICA），可以獲取腦激活空間成分及其對(duì)應(yīng)的時(shí)間過程，進(jìn)而用于腦功能連接或有效連接分析，為腦功能研究和腦疾病診斷提供依據(jù)。目前，有幾種常用的腦連接分析方法，如功能連接的Lag-shift方法，有效連接的格蘭

2、杰因果性（Granger Causality）方法和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（Bayesian Network, BN）方法，等等。然而，現(xiàn)有腦連接分析的一個(gè)主要問題是，無論是針對(duì)相同的fMRI數(shù)據(jù)還是不同的fMRI數(shù)據(jù)，各種方法的分析大多彼此獨(dú)立。這致使不同方法的結(jié)果也相互獨(dú)立，難于比較，更缺乏所獲取網(wǎng)絡(luò)連接的穩(wěn)定性依據(jù)。為此，本文應(yīng)用幾種典型的腦連接分析方法，對(duì)82被試的靜息態(tài)fMRI數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。通過對(duì)各方法施加適當(dāng)?shù)膮?shù)約束，建立不同方法之間

3、的橋梁，進(jìn)而獲取穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)連接。主要開展了以下工作：
　?。?）應(yīng)用組獨(dú)立成分分析（Group ICA）算法，在高模型階數(shù)下提取了82個(gè)被試靜息態(tài)fMRI數(shù)據(jù)的腦區(qū)成分，挑選了七個(gè)默認(rèn)網(wǎng)絡(luò)（Default Mode Network, DMN）子網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間過程成分進(jìn)行了全文研究。在對(duì)每個(gè)被試進(jìn)行了功能連接分析之后，對(duì)82個(gè)被試結(jié)果進(jìn)行了單樣本t檢驗(yàn)，選擇了p<0.05的顯著性連接進(jìn)行雙約束分析。
　?。?）針對(duì)功能連接與有效連

4、接彼此獨(dú)立的問題，以 DMN的七個(gè)子網(wǎng)絡(luò)為對(duì)象，對(duì)其分別進(jìn)行了Lag-shift分析與Granger因果性分析，并提出了Lag-shift的時(shí)延約束以及Granger的因果一致性參數(shù)約束的雙約束聯(lián)合分析方法，成功建立了功能連接分析與有效連接分析的聯(lián)系。
　?。?）研究了稀疏貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（Sparse BN, SBN）的結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法原理，實(shí)現(xiàn)了其在靜息態(tài)fMRI數(shù)據(jù)中的應(yīng)用。基于仿真和實(shí)際fMRI數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，SBN算法在fMR

5、I數(shù)據(jù)中適用，且學(xué)習(xí)性能優(yōu)于現(xiàn)有的 BN結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法。針對(duì)不同有效連接分析方法彼此獨(dú)立的問題，提出了有效連接分析的Granger因果性方法與SBN方法的雙約束聯(lián)合分析。對(duì)Granger方法施加了因果性強(qiáng)度約束，對(duì)SBN施加了回歸系數(shù)約束，建立了兩種方法的橋梁，提取了一致網(wǎng)絡(luò)。
　　（4）基于Granger與SBN的雙約束聯(lián)合分析在82個(gè)被試中提取的穩(wěn)定網(wǎng)絡(luò)連接，分別對(duì)40名健康對(duì)照組與42名精神分裂癥患者組進(jìn)行了有效連接分析，結(jié)果