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基于静息态功能磁共振成像的静态及动态功能连接分析方法研究进展 被引量：21
1
作者 陈怡 余成新 《磁共振成像》 CAS 2019年第8期637-640,共4页
在临床医学研究中,基于静息态功能磁共振成像的脑功能连接分析方法可用于研究疾病的神经机制,其方法主要包括静态功能连接和动态功能连接。静态功能连接主要包括模型驱动-种子点法、数据驱动网络法以及功能网络连接法。动态功能连接包... 在临床医学研究中,基于静息态功能磁共振成像的脑功能连接分析方法可用于研究疾病的神经机制,其方法主要包括静态功能连接和动态功能连接。静态功能连接主要包括模型驱动-种子点法、数据驱动网络法以及功能网络连接法。动态功能连接包括基于滑动时间窗法和无窗口法,动态功能连接分析可反映时变的功能连接变化。分析功能连接的方法很关键,因分析方法会极大地影响神经疾病生物标记的识别和个体分类的准确性。 展开更多
关键词 功能磁共振成像 功能连接 静态功能连接 动态功能连接
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基于CNN-Attention算法的精神分裂症分类 被引量：1
2
作者 姚宁 张淼 陈宏涛 《电子设计工程》 2022年第10期55-61,共7页
人体复杂的生理活动是由大脑各区域间相互配合共同完成的,且脑区间的这种联系是随时间不断变化的,利用脑区之间动态功能连接和静态功能连接进行分类有助于提升分类模型的分类精度,同时揭示脑疾病的致病原因。文中使用静态与动态功能连... 人体复杂的生理活动是由大脑各区域间相互配合共同完成的,且脑区间的这种联系是随时间不断变化的,利用脑区之间动态功能连接和静态功能连接进行分类有助于提升分类模型的分类精度,同时揭示脑疾病的致病原因。文中使用静态与动态功能连接两种特征作为分类模型的输入,采用加入卷积神经网络和注意力机制的深度学习模型(CNN-Attention)对精神分裂症患者和健康被试进行分类。结果表明,相较于单独使用静态功能连接或动态功能连接,二者结合使用可以有效提高深度学习模型的分类精度,且所提出的深度学习模型拥有较高的分类精度(79.11%)。同时,找出了静态和动态功能连接中最具鉴别力的特征,为精神分裂症患者的临床诊断提供生物学依据。 展开更多
关键词 精神分裂症 静态功能连接 动态功能连接 卷积神经网络 注意力机制
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基于静息态功能磁共振成像探讨卒中后疲劳的中枢机制
3
作者 刘秀颖 崔凯歌 +3 位作者 刘丽莹 吴艳凯 于佳琪 杨冀萍 《临床荟萃》 CAS 2024年第5期401-407,共7页
目的应用静息态功能磁共振成像探讨卒中后疲劳(post-stroke fatigue,PSF)的中枢机制。方法随机选取2019年4月至2021年9月就诊于河北医科大学第二医院的急性脑梗死患者,分别在脑梗死急性期(发病14天内)和慢性期(发病3个月后)对被试者进... 目的应用静息态功能磁共振成像探讨卒中后疲劳(post-stroke fatigue,PSF)的中枢机制。方法随机选取2019年4月至2021年9月就诊于河北医科大学第二医院的急性脑梗死患者,分别在脑梗死急性期(发病14天内)和慢性期(发病3个月后)对被试者进行疲劳严重程度量表评估及功能磁共振成像检查,根据疲劳程度分组,应用MATLAB R2013b软件对数据进行处理,分析两组间小世界属性特征值γ、λ、σ、Cp、Lp和全脑静态功能网络连接(static functional network connectivity,sFNC)的差异,并将差异脑区与临床资料进行相关性分析。结果脑梗死急性期和慢性期两组性别、年龄差异均无统计学意义(P>0.05);两组脑网络均具有小世界属性(σ>1,γ>1,λ≈1),其中慢性期PSF组λ和Cp的曲线下面积较NPSF组减小,差异均有统计学意义(P<0.05),其余特征性参数曲线下面积差异均无统计学意义(P>0.05);梗死急性期PSF组与NPSF组相比,左侧额顶网络与视觉网络(visual network,VN)等多个网络的sFNC减低(P<0.05),双侧额顶网络分别与默认模式网络及感觉运动网络间的sFNC增高(P<0.05)。慢性期,与NPSF组相比,PSF组右侧额顶网络VN的sFNC减低(P<0.05),认知网络如默认模式网络与其他多个网络间sFNC增高(P<0.05)。结论脑梗死急性期PSF的发生可能与认知功能异常相关;脑梗死慢性期PSF患者部分脑网络间sFNC增强可能导致认知功能障碍,推测RFPN-VN的sFNC减低是高级执行网络功能过强而产生的抑制性代偿作用。 展开更多
关键词 脑梗死 卒中后疲劳 静息态功能磁共振成像 小世界属性 静息态功能网络连接
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脑功能连接特征判别青少年注意缺陷多动障碍的探索 被引量：5
4
作者 孙悦 钟苑心 +2 位作者 杨莉 曹庆久 杨智 《中国心理卫生杂志》 CSSCI CSCD 北大核心 2020年第2期81-86,共6页
目的:基于静息态脑功能连接特征建立注意缺陷多动障碍(ADHD)的智能诊断模型。方法:收集符合DSM-IV标准的60例8~16岁的ADHD患者和92例正常对照的静息态脑功能核磁共振成像数据,比较两组脑区间的功能连接,运用机器学习,探讨与机器学习理... 目的:基于静息态脑功能连接特征建立注意缺陷多动障碍(ADHD)的智能诊断模型。方法:收集符合DSM-IV标准的60例8~16岁的ADHD患者和92例正常对照的静息态脑功能核磁共振成像数据,比较两组脑区间的功能连接,运用机器学习,探讨与机器学习理论的双重信息特征筛选方法得到的30个最优特征集合对ADHD诊断的预测性能。结果:ADHD在默认网络和感觉运动网络之间功能连接增强,默认网络内部,以及默认网络和小脑网络间的功能连接减弱。ADHD距离较远脑区间功能连接减弱,而距离较近的脑区间功能增强。模型的灵敏度和特异度分别可达80.3%和90.0%。结论:结合新的机器学习模型,运用ADHD脑功能连接特征的诊断方法可以获得较高的准确率。 展开更多
关键词 注意缺陷多动障碍 智能诊断 静息态脑功能核磁共振成像
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