基于多層網(wǎng)絡及頻繁子圖的腦網(wǎng)絡連接比較研究.pdf

1、人腦是身體系統(tǒng)中最復雜的器官之一，其分為左右兩個大腦半球，并且，大量的神經(jīng)元與神經(jīng)元之間的連接存在于人腦中。近年來，對大腦結(jié)構(gòu)的探究以及對大腦工作方式的分析成為自然科學領域的研究熱點。利用復雜網(wǎng)絡理論對人腦建模是大腦科學的主要研究方法之一。建模后，將人腦看作是由節(jié)點和邊組成的腦網(wǎng)絡，并基于該網(wǎng)絡探索人腦的結(jié)構(gòu)與行為，因此，網(wǎng)絡構(gòu)建的準確度對基于網(wǎng)絡的腦研究意義重大。
　　一般情況下，可通過功能磁共振成像以及腦電波的收集來獲取構(gòu)建功

2、能腦網(wǎng)絡的原始數(shù)據(jù)。在建模時，將腦區(qū)等同為網(wǎng)絡當中的節(jié)點，腦區(qū)與腦區(qū)間的功能連接當作是腦網(wǎng)絡中的邊。而在衡量腦區(qū)與腦區(qū)之間的功能連接時，不同的連接定義方法所得結(jié)果差異較大，但是很少有研究者對其進行比較，也很難提出評價其優(yōu)劣的標準。
　　本文圍繞腦網(wǎng)絡這個研究熱點，對功能腦網(wǎng)絡的構(gòu)建進行了探究，對不同連接定義方法構(gòu)建所得腦網(wǎng)絡的差異進行了比較，并更深層次的分析研究了不同功能連接定義方法構(gòu)建所得腦網(wǎng)絡的準確度。研究使用多層網(wǎng)絡中的固有

3、屬性以及頻繁子圖挖掘算法來分析不同連接定義方法構(gòu)建所得的功能腦網(wǎng)絡的區(qū)別；在此基礎上，提出兩個新的衡量指標比較所得腦網(wǎng)絡的準確度。
　　本文主要的創(chuàng)新工作如下：
　　第一，利用多層網(wǎng)絡特有的層內(nèi)與層間屬性計算方法，計算核磁與腦電功能腦網(wǎng)絡中網(wǎng)絡的固有屬性。即求得不同連接定義方法下，同類被試所得腦網(wǎng)絡組中網(wǎng)絡的屬性值，進而通過網(wǎng)絡屬性值分析不同連接定義方法構(gòu)建所得網(wǎng)絡的差異。所得結(jié)果可以看出，對于同一組核磁被試，使用皮爾遜、偏

4、相關與小波相關方法構(gòu)建所得的網(wǎng)絡具有顯著差異。
　　第二，使用頻繁子圖挖掘算法，分析靜息態(tài)核磁數(shù)據(jù)與腦電數(shù)據(jù)構(gòu)建所得功能腦網(wǎng)絡的具體結(jié)構(gòu)。即分析不同連接定義方法下，同類被試所得腦網(wǎng)絡組中網(wǎng)絡的頻繁子圖模式，進而通過頻繁子圖模式比較不同連接定義方法構(gòu)建所得網(wǎng)絡的差異。對于同一組核磁被試，使用皮爾遜、偏相關與小波相關方法構(gòu)建所得的網(wǎng)絡明顯不同。
　　第三，提出新的指標計算方法以衡量不同連接定義方法下構(gòu)建所得網(wǎng)絡的準確度。即分別基

5、于多層網(wǎng)絡中的固有屬性以及頻繁子圖挖掘算法，提出兩種新的指標來衡量不同連接定義方法所構(gòu)建腦網(wǎng)絡的準確度。實驗結(jié)果均表明，對于核磁數(shù)據(jù)，使用皮爾遜連接方法構(gòu)建得到的腦網(wǎng)絡準確度最高。在腦電數(shù)據(jù)中，使用同步似然性連接方法構(gòu)建得到的腦網(wǎng)絡準確度最高。
　　本文是國家自然科學基金項目—《基于解剖距離及節(jié)點相似度的多尺度腦功能網(wǎng)絡建模方法研究》（No.61402318）的主要組成部分。本文重點研究在靜息態(tài)功能腦網(wǎng)絡的構(gòu)建階段，衡量腦區(qū)與腦區(qū)