大尺度功能脑网络连接分析

摘要 (i)

ABSTRACT ................................................................................................................. i i 第一章绪论 .. (1)

1.1 课题背景与研究意义 (1)

1.2 国内外研究现状 (2)

1.2.1 大尺度功能脑网络研究现状 (2)

1.2.2 网络间功能连接分析研究现状 (3)

1.2.3 网络间有效连接分析研究现状 (5)

1.3 论文主要贡献与篇章结构 (7)

1.3.1 本文主要研究内容 (7)

1.3.2 本文创新点综述 (8)

1.3.3 本文篇章结构 (8)

第二章功能网络连接分析方法研究 (10)

2.1 基于独立成分分析的功能网络提取 (10)

2.1.1 独立成分分析在fMRI数据处理中的应用 (10)

2.1.2 利用成组独立成分分析提取脑网络 (12)

2.2 网络间功能连接的计算与分析 (14)

2.2.1 相关分析 (15)

2.2.2 功能连接的显著性检验 (15)

2.3 网络间有效连接的计算与分析 (16)

2.3.1 格兰杰因果模型 (17)

2.3.2 时域格兰杰因果连接的计算 (18)

2.3.3 频域格兰杰因果连接的计算 (20)

2.3.4 有效连接的显著性检验 (22)

2.4 功能网络连接的时间动态性分析 (25)

2.4.1 利用滑动窗口分析求取动态功能连接 (25)

2.4.2 动态功能连接的波动性描述 (26)

2.5 本章小结 (27)

第三章网络间静态与动态功能连接分析应用研究 (28)

3.1 研究背景 (28)

3.2 材料与方法 (29)

3.2.2 数据采集与预处理 (29)

3.2.3 数据质量控制 (30)

3.2.4 静息态脑网络的提取 (30)

3.2.5 网络内功能连接分析 (31)

3.2.6 网络间静态与动态功能连接分析 (31)

3.3 结果 (33)

3.4 讨论 (36)

3.5 本章小结 (38)

第四章网络间时-频格兰杰因果连接分析应用研究 (40)

4.1 研究背景 (40)

4.2 材料与方法 (41)

4.2.1 被试数据 (41)

4.2.2 静息态脑网络的提取 (41)

4.2.3 脑网络时间序列的预处理 (42)

4.2.4 格兰杰因果模型参数估计 (42)

4.2.5 网络间时-频格兰杰因果连接分析 (43)

4.3 算法测试与分析结果 (45)

4.3.1 仿真数据测试 (45)

4.3.2 被试数据分析结果 (49)

4.4 讨论 (52)

4.5 研究局限性与解决方案 (53)

4.6 本章小结 (54)

第五章总结与展望 (56)

5.1 论文工作总结 (56)

5.2 未来工作展望 (57)

致谢 (59)

参考文献 (60)

作者在学期间取得的学术成果 (67)

作者在学期间参与的主要科研工作 (67)

表目录

表1 格兰杰因果性度量指标 (22)

表2 IGE-GTCS数据集的人口统计学资料 (29)

图目录

图1 基于1000个被试的静息态大脑皮层功能网络剖分 (2)

图2 利用Group ICA提取的静息态功能脑网络 (3)

图3 神经活动呈现负相关性的默认网络（红）与注意网络（蓝） (4)

图4 功能连接的图论分析得出FPN在DMN与dATN之间起到中介者作用 (4)

图5 基于滑动窗口分析和聚类法研究静息态脑功能连接的时间动态性 (5)

图6 静息态功能脑网络间的时域条件格兰杰因果连接 (6)

图7 脑网络间的动态频域格兰杰因果连接 (6)

图8 论文组织结构 (9)

图9 鸡尾酒会问题 (11)

图10 sICA在fMRI数据分析中的应用 (12)

图11 Group ICA的数据处理流程 (13)

图12 使用GIFT工具箱提取fMRI数据的空间独立成分及时间序列 (14)

图13 信息伪流向示意图 (19)

图14 静态功能连接与基于滑动窗口分析的动态功能连接的计算方法 (26)

图15 动态功能连接的ALFF计算流程图 (26)

图16 本文提出的两套功能网络连接分析方法框架 (27)

图17 网络间静态功能连接分析算法流程图 (32)

图18 网络间动态功能连接分析算法流程图 (32)

图19 六个子网络的空间图谱及对应的平均时间序列 (33)

图20 IGE患者与正常被试的网络内功能连接差异 (34)

图21 IGE患者与正常被试的网络间静态功能连接差异 (35)

图22 IGE患者与正常被试的网络间动态功能连接差异 (36)

图23 网络间时-频格兰杰因果连接分析算法流程图 (45)

图24 格兰杰因果分析仿真数据集图形结构 (46)

图25 仿真数据集1的格兰杰因果连接分析结果 (47)

图26 仿真数据集2的格兰杰因果连接分析结果 (47)

图27 仿真数据集3的格兰杰因果连接分析结果 (48)

图28 利用Group ICA提取的13个静息态功能脑网络的空间图谱 (49)

图29 基于BIC准则确定最佳模型阶数 (50)

图30 IGE患者与正常被试的时域偏格兰杰因果连接比较 (51)

图31 曼-惠特尼U检验p值曲线 (51)

图32 模型阶数对格兰杰因果连接分析结果的影响 (53)