基于有序模式的脑网络分类研究及其应用

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1、中图分类号ＴＰ３９１论文编号１０２８７化化－Ｓ０２２学科分类号０８１２００硕±学位论文基于有序模式的脑网络分类研究及其应用研究生姓名杜俊强学科、专业计算机科学与技术研究方向人工智能与模式识别指导教师张道强教授南京航空航天大学研究生院计算机科学与技术学院二〇—五年十二月ＮａｎｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｏｆＡｅｒｏｎａｕｔｉｃｓａｎｄＡｓｔｒｏｎａ山ｉｃｓｊｇｙＴｈｅＧｒａｄｕａｔｅＳｃｈｏｏｌＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｏｍｐ

2、ｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＯｒｄｉｎａｌａｔｔｅｒｎｂａｓｅｄｂｒａｉｎｎｅｔｗｏｒｋｐｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｗｉｔｈａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓＡＴｈｅｓｉｓｉｎＣｏｍ山ｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｐｇｙｂｙＤｕＪｕｎｉａｎｑｇＡｄｖｉｓｅｄｂｙＰｒｏｔＺｈａｎＤａｏｉａｎｇｑｇＳｕｂｍｉｔｔｅｄｉｎＰａｒｔｉａｌＦｕｌｆｉｌｌｍｅｎｔｏｆｔｈｅＲｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｆｏｒ

3、ｔｈｅＤｅｒｅｅｏｆｇＭａｓｔｅｒｏｆＥｎｉｎｅｅｒｉｎｇｇＤｅｃｅｍｂ巧２０１５承诺书本人声明所呈交的硕丈学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加Ｗ标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京航空航天大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。本人授权南京航空航天大学可Ｗ将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、，可Ｗ采用影印、缩印或扫描等复制手段保存汇编学位论文。

4、（保密的学位论文在解密后适用本承诺书）作者签名：Ｍｉｒ％日期：化南京航空航天大学硕±学位论文摘要近年来，随着医学影像技术的发展，基于大脑神经影像对脑疾病进行分类与分析吸引了大量研究者的关注。从大脑的医学影像构建出的脑网络，可Ｗ使得研究者从网络的角度分析大脑一的功能与结构，在最近成为了个新的研究热点。基于脑网络对脑疾病，例如老年痴呆症，轻度认知障碍，多动症等进行分类，对于脑疾病的自动诊断与分析，具有重要意义，也是本文的主要研究内容。具体的，本文的主要研究工作

5、与创新点总结如下：一一一第，提出种新的脑网络特征，称之为有序模式，Ｗ及种频繁有序模式挖捆算法。有序模式由若干个有权边的序关系构成。不同于现存的脑网络特征，有序模式同时具有Ｗ下两个优：点首先，有序模式直接定义在有权网络上，不需要对原始的有权脑网络进行阔值化，从而大大避免了权值信息的丢失。此外，有序模式包含脑网络的局部拓扑结构，可Ｗ反映大脑的局部子一一结构异常。进步的，我们提出种有序模式挖捆算法，该算法利用频繁有序模式的Ａｐｒｉｏｒｉ性质，可Ｗ快速地挖捆出在脑网络集中频繁出现的有序

6、模式。频繁有序模式代表脑网络集中普遍存在的信息，在脑网络的分析和分析中具有重要意义。在两个真实的脑疾病数据集上，我们验证了本算法的运行效率。一ｉ第二，提出种基于判别性有序模式的脑网络分类方法。首先，我们使用Ｒａｔｏｓｃｏｒｅ函数，来衡量频繁有序模式的判别性，并选择Ｒａｔｉｏｓｃｏｒｅ得分最高的频繁有序模式为判别性有序模式。通过判别性有序模式，构建出所有样本的特征矩阵。然后，使用支持向量机作为分类器，完成对脑网络的分类。我们使用Ｈ个真实的脑网络数据集，验证我们提出的分类方法的

7、表现。分类结果显示，相较于基于传统脑网络特征的分类方法，我们提出的方法在Ｈ个数据集上都取得了更一好的分类结果。进步的，我们对在分类中使用的判别性有序模式进行分析。结果显示，我们发现的异常脑区与现存脑疾病的研究文献相吻合。关键词：脑疾病，脑网络，分类，有序模式，判别性有序模式１基于有序模式的脑网络分类研究及其应用ＡＢＳＴＲＡＣＴＲｅｃｅｎｔｌｗｉｔｈｔｈｅｄｅｖｅｌｏｍｅｎｔｏｆｍｅｄｉｃａｌｉｍａｉｎｔｅｃｈｎｉｕｅｓｉｔｈａｓａｔｔｒａｃｔｅｄｍ

8、ｕｃｈａｔｔｅｎｔｉｏｎｙ，ｐｇｇｑ，ｔｏｓｔｕｄｂｒａｉｎｄｉｓｅａｓｅｂａｓｅｄｏｎｎｅｕｒｏｉｉｎｄａｔａＢｒａｉｎｎｅｔｗｏｒｋｗｈｉｃｈｉｓｃｏｎｓｈｉＵ－ｙｍａ．ｉｅｄｆｒｏｍｎｅｕｇｇ，ｒｏｉｍａｉｎｉｓａｎｅｗｏｗｅｒｆｕｌｗａｔｏｄｅｓｃｒｉｂｅｔｈｅｆｕｎｃｔｉｏｎａｎｄｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆｈｕｍａｎｂｒａｉｎ．Ｔｈｅｂｒａｉｎｇｇ，ｐｙｎｅｔｗｏｒｋｂａｓｅ