基于脑功能网络的阿尔茨海默症生物学标记物研究

来源 :东北大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:dunwei1981
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随着人口老龄化的日趋显著和社会压力的不断增加,阿尔茨海默症、帕金森、脑损伤等神经退行性疾病的患者数量急剧增加。阿尔茨海默症作为一种严重的智力致残症,是目前少有的几个无法预防、治愈甚至减缓的疾病之一。基于fMRI影像序列对人脑网络建模,并运用图论相关的分析方法来研究人脑网络因疾病引起的网络内拓扑属性的变化是当今研究的热点问题。在明确课题研究背景与意义以及国内外研究现状的基础上,论文主要完成了体素级脑功能网络的构建与阿尔茨海默症生物学标记物的提取。首先,针对传统方法构建的脑区级功能网络会掩盖脑区内体素之间的细节差异,本文根据预处理后的fMRI数据的BOLD信号值筛选体素点作为网络的节点,节点时间序列间的相关系数并阈值化作为网络的边,构建了体素级脑功能网络。然后,采用频繁子图挖掘算法提取了两类被试(AD与NC)数据所构建的网络中频繁出现的子模式,并使用基于图相似度计算的区分子图方法对挖掘到的频繁子模式作进一步的删选后,提取到了阿尔茨海默症的生物学标记物。最后,利用分类算法,在测试数据集上对提取到的标记物进行了验证。对于构建的不同粒度的脑功能网络的拓扑结构以及提取到的生物学标记物的分析发现,在NC被试的网络标记物中,其后扣带回、海马体、外侧颞叶皮层、内侧前额叶皮层等脑区及脑区内体素之间表现出很高的连接性,这些脑区与体素也是网络标记物的主要构成。而对于AD被试的网络标记物中,这些脑区及脑区内体素之间的连接性明显降低。这样的结果与实际临床发现以及已有研究结果是基本一致的。但体素级脑功能网络对于具体脑区内连接的变化,具有更细粒度的发现。这也说明利用体素级脑功能网络对阿尔茨海默症生物学标记提取是有一定意义的。
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