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    基于靜息態(tài)功能連接的注意力缺失多動障礙患者輔助診斷模型

    2021-03-30 05:42:59張淺閱陳恒
    科技風(fēng) 2021年8期

    張淺閱 陳恒

    摘 要:注意力缺失/多動障礙(ADHD)是一種常見的神經(jīng)發(fā)育類障礙,目前對于該障礙的神經(jīng)病理機理不明,缺乏客觀的生物學(xué)診斷標(biāo)記物。目前對于該疾病的診斷主要基于患者行為癥狀表現(xiàn),受到評估人員主觀因素的影響,導(dǎo)致其較高的診斷漏診率與誤診率。前人文獻(xiàn)報道ADHD患者大腦功能連接模式存在異常,本研究基于ADHD異常的功能連接模式,采用線性支持向量機方法構(gòu)建了ADHD輔助診斷模型,該模型分類正確率為65.29%,顯著高于隨機猜測的情況。有望為臨床評估人員提供一定的參考價值。

    關(guān)鍵詞:注意力缺失/多動障礙;靜息態(tài)功能連接;輔助診斷模型

    一、緒論

    注意力缺失/多動障礙(ADHD),俗稱多動癥,是一種常見的神經(jīng)發(fā)育類障礙。在美國精神疾病統(tǒng)計與診斷手冊第四版中,該障礙的臨床癥狀被定義為受損的注意機制,多動以及易沖動性[1].Polanczyk等人對303篇文獻(xiàn)進(jìn)行回顧性分析后認(rèn)為目前全球范圍內(nèi)該障礙的發(fā)病率在5.29%左右[2]?;趪鴥?nèi)報道的META分析結(jié)果顯示我國ADHD兒童總體發(fā)病率與全球發(fā)病率類似,為5.7%左右[3]。

    目前對于ADHD的診斷主要是基于對其行為癥狀的主觀評估,缺乏客觀生物學(xué)標(biāo)記物。而客觀診斷標(biāo)記物的缺失導(dǎo)致對該疾病的診斷需要評估人員的專業(yè)技能。同時由于評估人員主觀因素的影響,不同評估人員得出的結(jié)論可能存在差異。

    靜息態(tài)功能磁共振技術(shù)是近年來常用的腦神經(jīng)活動探測技術(shù),最早由Biswal等人提出,他們發(fā)現(xiàn)人類大腦在靜息狀態(tài)下雙側(cè)輔助運動皮層會呈現(xiàn)出相似的腦功能活動,由此提出人類大腦靜息態(tài)功能連接的概念[4]。靜息態(tài)功能連接被定義為人類大腦不同腦區(qū)靜息態(tài)功能磁共振信號的皮爾遜相關(guān)系數(shù)。采用靜息態(tài)功能連接方法,有研究報道ADHD患者小腦到額葉、顳葉等腦區(qū)的功能連接強度相對于正常對照出現(xiàn)顯著差異[5]。謝等人基于10例ADHD患者以及10例正常對照的靜息態(tài)功能磁共振圖像,發(fā)現(xiàn)患者扣帶到雙側(cè)丘腦、腦島等腦區(qū)的功能連接強度相對于正常對照出現(xiàn)顯著升高[6]。李等人則采用圖論指標(biāo)分析方法發(fā)現(xiàn)ADHD患者功能連接網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)涮匦猿霈F(xiàn)異常[7]。

    多變量模式分析方法是一種基于機器學(xué)習(xí)的腦網(wǎng)絡(luò)分析方法。該方法基于患者與正常對照的功能連接模式,采用機器學(xué)習(xí)的方法構(gòu)建能夠區(qū)分患者與正常對照的分類模型。相對于傳統(tǒng)的基于數(shù)學(xué)統(tǒng)計學(xué)的分析方法,該方法考慮了連接與連接之間的交互信息,同時納入了非線性的信息。該方法對于患者與正常對照的差異具有更高的敏感度[8]。

    之前研究表明了ADHD患者大腦靜息態(tài)功能連接模式的異常,那么這種異常的大腦功能連接模式是否能夠幫助我們構(gòu)建一種ADHD輔助診斷模型呢?本研究采用了靜息態(tài)功能磁共振技術(shù),探索ADHD患者大腦異常的靜息態(tài)功能連接模式,并基于其異常的靜息態(tài)功能連接模式采用多變量模式分析方法構(gòu)建ADHD輔助診斷模型。

    二、材料與方法

    (一)數(shù)據(jù)來源

    所有被試的靜息態(tài)fMRI數(shù)據(jù)來自ADHD200公開數(shù)據(jù)庫。選取來自NYU中心的65例ADHD患者以及匹配的56例正常對照的數(shù)據(jù)。被試信息見下表。

    (二)倫理聲明

    本研究數(shù)據(jù)來自ADHD200公開數(shù)據(jù)庫。ADHD200數(shù)據(jù)庫倫理聲明可在ADHD200數(shù)據(jù)庫中下載。

    (三)數(shù)據(jù)采集參數(shù)

    所有被試的數(shù)據(jù)采集采用了一臺西門子3T磁共振掃描儀,采集參數(shù)如下:TR=2s,TE=15ms,33層,偏轉(zhuǎn)角=90度,層厚4mm,F(xiàn)OV=240×192mm2,體素大小=3×3×4mm3,共180個時間點。

    (四)數(shù)據(jù)預(yù)處理

    所有的靜息態(tài)fMRI數(shù)據(jù)采用DPABI軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理,處理步驟包括:(1)時間點對齊;(2)頭動矯正;(3)數(shù)據(jù)原點矯正;(4)數(shù)據(jù)空間標(biāo)準(zhǔn)化;(5)平滑;(6)去線性漂移;(7)濾波,濾波頻段為0.01—0.1Hz;(8)回歸協(xié)變量;(9)去除頭動較大的時間點。

    本研究流程圖

    如圖所示,ADHD患者以及正常對照的靜息態(tài)功能磁共振圖像首先進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理,然后基于預(yù)處理之后的圖像構(gòu)建每個被試的功能連接網(wǎng)絡(luò),基于網(wǎng)絡(luò)中每一條邊的強度采用線性支持向量機的方法構(gòu)建最終所需的輔助診斷模型。

    (五)功能連接網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

    功能連接網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建采用Dosenbach160模板,去除小腦部分剩余142個腦區(qū)。然后提取這142個腦區(qū)的靜息態(tài)功能磁共振信號,相互之間計算相關(guān)系數(shù),對相關(guān)系數(shù)做fisher‘z變換,使得得到的相關(guān)系數(shù)值服從正態(tài)分布,得到腦區(qū)之間的功能連接強度值。進(jìn)而每個被試都能得到一個142×142的功能連接網(wǎng)絡(luò)。將這些邊的連接強度提取出來作為構(gòu)建輔助診斷模型的特征。

    (六)輔助診斷模型構(gòu)建

    研究采用線性支持向量機構(gòu)建ADHD/正常對照分類模型,采用liblinear工具包,所有特征先歸一化到0—1之間。由于本研究中樣本量為121例,而采用的分類特征有10011個,遠(yuǎn)大于我們采用的樣本量,存在著“高維小樣本”問題,分類模型存在過擬合的風(fēng)險。前人研究報道線性分類模型相對于非線性分類模型具有更高的魯棒性,能夠在一定程度上避免過擬合,因此本研究采用線性支持向量機模型。采用默認(rèn)參數(shù),分類正確率評估采用十折交叉檢驗方法。首先將被試數(shù)據(jù)進(jìn)行打亂,然后平均劃分為10份,每次抽取9份作為訓(xùn)練集構(gòu)建分類模型,然后剩余的1份作為測試集測試分類精度。重復(fù)該過程10次,得到10個分類準(zhǔn)確值,然后進(jìn)行平均得到最終的分類正確率。對于隨機猜測的情況,每個被試猜測是患者還是正常對照服從一個概率為0.5的二項分布,進(jìn)而猜測成功的次數(shù)將服從一個Binomial分布。我們將得到的分類正確率采用Binomial分布轉(zhuǎn)變?yōu)閜值,用于評估模型分類正確率是否顯著高于隨機情況。

    三、結(jié)果

    結(jié)果發(fā)現(xiàn)采用線性支持向量機及十折交叉檢驗方法,本研究提出的分類模型分類正確率為65.29%,在Binomial分布上p值等于2.4928e-04,顯著高于隨機水平,因此本研究提出的模型是基本有效的。

    四、討論

    本研究基于靜息態(tài)功能連接,采用線性支持向量機方法構(gòu)建了一種ADHD輔助診斷模型。模型分類正確率為6529%,顯著高于隨機水平(p=2.4928e-04)。

    ADHD是一種常見的神經(jīng)發(fā)育障礙,前人大量研究表明該疾病的癥狀表現(xiàn)與患者大腦異常的功能連接相關(guān)[5,6]。目前對于該障礙的診斷多基于患者行為癥狀表現(xiàn),然而ADHD患者行為癥狀表現(xiàn)個體差異大,病理機制不明,對評估人員的專業(yè)技能要求較高。同時,不同評估人員對同一患者的評估結(jié)果存在主觀差異。因此,該疾病目前漏診率及誤診率較高。本研究基于客觀的靜息態(tài)功能磁共振影像,構(gòu)建了一種輔助診斷模型,可用于幫助評估人員對患者進(jìn)行精確診斷。需要注意的是,本研究提出的模型雖然準(zhǔn)確率偏低,不能達(dá)到臨床水平,但通過統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn)其準(zhǔn)確率顯著高于隨機猜測情況。因此,本模型能夠?qū)υu估人員提供一定的參考意義。

    參考文獻(xiàn):

    [1]American Psychiatric Association (2000) DSM-IV-TR:Diagnostic and statistical manual of mental disorders,text revision.American Psychiatric Association.

    [2]Polanczyk G,de Lima MS,Horta BL,Biederman J,Rohde LA (2007) The worldwide prevalence of ADHD:a systematic review and metaregression analysis.The American journal of psychiatry 164 (6):942-948.

    [3]童連,史慧靜,臧嘉捷.中國兒童ADHD流行狀況Meta分析[J].中國公共衛(wèi)生,2013,29(9):1279-1283.

    [4]Biswal B,Yetkin FZ,Haughton VM,Hyde JS (1995) Functional connectivity in the motor cortex of resting human brain using echo-planar MRI.Magnetic resonance in medicine:official journal of the Society of Magnetic Resonance in Medicine / Society of Magnetic Resonance in Medicine 34 (4):537-541.

    [5]江凱華,董選,周金金,丁志麗,方禎,鄭愛斌.注意缺陷多動障礙患兒靜息態(tài)下小腦功能連接的特征[J].中華實用兒科臨床雜志,2018,33(24):1855-1858.

    [6]謝娜,孫龍偉,徐守軍,曾偉彬.兒童注意缺陷多動障礙腦功能及功能連接研究[J].磁共振成像,2016,0(6):412-416.

    [7]李雙,李艷瑋.基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的ADHD患者腦功能連接分析[J].科教文匯,2014(4):110-111.

    [8]劉風(fēng).基于磁共振成像的多變量模式分析方法學(xué)研究[D].成都:電子科技大學(xué),2014.

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