【摘 要】
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探索人脑相对固定的解剖网络拓扑结构与功能动力学之间的关系对于理解脑认知和脑部疾病至关重要,也是神经科学领域的重点之一。随着非侵入式脑成像技术的不断发展,通过能够测量脑白质中纤维束走向的弥散张量成像（Diffusion Tensor Imaging,DTI）和能够推断脑区间相关性的功能磁共振成像（functional Magnetic Resonance Imaging,f MRI）可以较准确的绘制
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探索人脑相对固定的解剖网络拓扑结构与功能动力学之间的关系对于理解脑认知和脑部疾病至关重要,也是神经科学领域的重点之一。随着非侵入式脑成像技术的不断发展,通过能够测量脑白质中纤维束走向的弥散张量成像（Diffusion Tensor Imaging,DTI）和能够推断脑区间相关性的功能磁共振成像（functional Magnetic Resonance Imaging,f MRI）可以较准确的绘制人脑结构与功能连接网络,并对其相互关系进行研究,进而探索人脑结构连接（Structural Connectivity,SC）和功能连接（Functional Connectivity,FC）之间的关系。然而目前对结构连接是如何形成丰富多样的功能连接仍存在较大的争议。此外,DTI很难测量左右两脑区之间的连接,可能会造成遗漏和错误的连接估计。针对上述问题,本文基于图扩散模型和神经网络对人脑结构和功能连接的关系进行了深入研究,并分别提出了基于图扩散的人脑功能网络预测和基于神经网络的人脑结构连接推断模型。本文主要工作如下:1.基于复杂网络理论对人脑结构连接网络、功能连接网络和因效网络的概念及相互关系进行了研究,总结了常用的分析人脑结构连接和功能连接之间关系的计算模型,重点阐述了弥散张量成像的基本原理和人脑结构连接网络的构建过程,并对北京师范大学的147人弥散张量成像数据进行了预处理和网络构建,基于概率追踪得到了人脑结构连接网络,为后续的研究提供基础。2.提出了基于图扩散模型的人脑功能连接预测模型。该模型依据热扩散动力学模型的衰变过程来模拟神经元信号的传递,利用实测的结构连接能够对功能连接进行预测。在90 ROIs（Regions of Interest）和246 ROIs脑连接数据库上的实验结果表明本文模型优于传统的动态平均场（Dynamical Mean Field,DMF）模型。3.提出了基于神经网络的人脑结构连接推断模型。该模型考虑了人脑网络节点的局部属性和全局属性,通过学习的方法进行人脑结构连接的推断。在246 ROIs数据库上实验结果表明该方法能够有效恢复DTI测量过程中两脑区之间部分遗漏的连接。
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