《功能磁共振成像無監督模式分析方法及套用》是依託中國人民解放軍國防科技大學，由曾令李擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：功能磁共振成像無監督模式分析方法及套用
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：曾令李
- 依託單位：中國人民解放軍國防科技大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
如何從功能磁共振成像(fMRI)中提取感興趣的腦活動模式，是腦影像分析方法學研究最具有挑戰性的課題之一。多變數模式分析方法可以同時利用多個變數來分析組間差異，比單變數統計學方法表現出更好的性能，而無監督模式分析方法可以在沒有類別信息的情況下非常靈活地確定數據的複雜未知分布或模式。但是，目前fMRI無監督模式分析方法研究較少。本項目將開展fMRI無監督模式分析理論與方法研究，重點研究fMRI二維皮層表面特徵描述、多流形學習等機器學習方法來提取fMRI數據中的低維本徵模式，研究多流形聚類和最大間隔聚類等算法來解決低信噪比、數據複雜分布的fMRI數據聚類問題，並圍繞精神類疾病亞型分析的臨床課題開展套用研究。期望建立fMRI無監督模式分析的一般性方法框架，找到精神分裂症和重度抑鬱症腦網路機制的聯繫和區別，以及支持精神分裂症若干分型的影像學證據和可以預測精神分裂症患者藥物治療回響的潛在影像學標記。
結題摘要
如何從腦影像中提取感興趣的模式，是腦影像分析方法學研究最具有挑戰性的課題之一。無監督模式分析方法可以在沒有類別信息的情況下非常靈活地確定數據的複雜未知分布或模式。本項目主要開展兩個方面的研究，一是進行磁共振成像無監督模式分析的方法學研究，二是進行具體套用問題的研究，即多類精神疾病無監督模式分析和影像學亞型分析。本項目依照項目計畫書開展研究，順利完成了計畫任務，實現了預期目標。總體來講，方法學方面：提出了一種基於皮層頂點雲的腦皮層局部形態特徵描述方法以克服MRI機器型號與參數差異問題；提出了一種基於網路特徵熵定量刻畫腦功能網路的方法以探索腦網路發展規律；提出了一種大腦fMRI成像成組典型相關分析方法，解決了腦網路可重疊性問題；提出了一種時頻結合的多變數格蘭傑因果連線分析方法；提出了一種低維嵌入與聚類聯合學習的腦區無監督剖分方法；構建了一種充分利用增強特徵的安全分類框架。臨床套用研究方法：研究了精神分裂症和重度抑鬱症的腦功能網路連線模式差異；揭示了精神分裂症患者“精神分裂”潛在的腦網路機制；研究了精神分裂症幻聽與非幻聽亞型患者腦功能連線偏側化模式差異；構建了基於機率型體素級解剖結構連線模式的無監督腦區劃分框架實現人腦海馬體的無監督精細劃分，基於解剖結構連線模式實現了對左、右側顳葉癲癇亞型患者的分類識別；研究了糖尿病患者不同階段的默認網路連線模式，為糖尿病型腦損傷的早期干預與治療提供了影像學證據。 本項目在NeuroImage, Epilepsia, IEEE系列等國際權威SCI期刊發表論文18篇，授權國家發明專利4項、軟體著作權登記2項。培養博士畢業生1名、碩士畢業生5名。項目負責人獲基金委優秀青年科學基金和霍英東青年教師基金資助，入選湖湘青年科技創新英才，獲湖南省自然科學獎一等獎。參加OHBM、NetSciX、中國系統科學大會等國內外會議學術交流，多次受邀做專題報告。項目的研究成果將為神經精神疾病影像學輔助診斷、人員選拔與認知評估等套用提供技術方法支撐和影像學證據。
