基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的腦功能活動(dòng)探測(cè).pdf

1、人類的大腦具有最復(fù)雜的體系框架，隨著人類的進(jìn)化，大腦也不斷演化，其功能不斷得到豐富，逐漸成為世界上最復(fù)雜的物質(zhì)。腦成像也是最年輕、發(fā)展最迅速的科學(xué)領(lǐng)域之一，它與其他學(xué)科交叉結(jié)合，滲透了其他學(xué)科傳統(tǒng)的多方面。本文圍繞著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在fMRI數(shù)據(jù)處理中的發(fā)展和應(yīng)用，對(duì)腦功能活動(dòng)的定位方法做了深入探討；同時(shí)成功開展了臨床癲癇病人的EEG-fMRI研究，對(duì)癲癇病人病灶定位取得了很好的效果。
　　所做的主要工作如下：
　　1．用神經(jīng)網(wǎng)

2、絡(luò)方法中的ICA對(duì)多任務(wù)的fMRI實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，分離出視覺和運(yùn)動(dòng)的不同響應(yīng)。表明sICA方法能夠用于分離多任務(wù)實(shí)驗(yàn)中每個(gè)任務(wù)的獨(dú)立成分模式，且視覺響應(yīng)要比運(yùn)動(dòng)響應(yīng)快。
　　2．利用sICA方法探測(cè)11個(gè)同步EEG/fMRI部分發(fā)作癲癇病人數(shù)據(jù)，精確地定位癲癇病人的病灶。并通過和用五個(gè)固定 HRFs比較，研究結(jié)果表明了當(dāng)頭皮EEG測(cè)得的棘波和異常癲癇放電和BOLD響應(yīng)之間的聯(lián)系不是很清楚的時(shí)候，sICA方法作為癲癇灶定位是一個(gè)更

3、好的選擇。
　　3．用非監(jiān)督的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 SOM將大腦特定的結(jié)構(gòu)的活動(dòng)模式同時(shí)分成幾種相似活動(dòng)的類。在本文中，改進(jìn)了自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，用相關(guān)距離測(cè)度代替了傳統(tǒng)的歐氏距離；在分級(jí)聚類過程中，提出了具有時(shí)空信息的時(shí)空距離測(cè)度。這樣把 fMRI數(shù)據(jù)本質(zhì)上具有的時(shí)間和空間信息都利用起來分析研究和探測(cè)腦功能活動(dòng)就更合理。
　　4．研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中比較特殊的HMM在fMRI數(shù)據(jù)分析方法中的應(yīng)用：提出基于貝葉斯概率方法的兩狀態(tài)HMM分