CN110491501A - 一种青少年孤独症大脑功能网络模型分析方法 - Google Patents

一种青少年孤独症大脑功能网络模型分析方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种青少年孤独症大脑功能网络模型分析方法，包括以下步骤：收集数据、数据预处理、大脑功能网络构建、大脑网络二值化处理、选取密度阈值、大脑功能网络分析和层次化对比；本发明基于孤独症患者组和正常对照组的静息态大脑功能像数据，构建被试的大脑功能网络，对被试的大脑网络进行比较分析，并构建大脑功能的权值网络，分析多个阈值下二值化后功能网络在全局属性上的差异，便于发现孤独症患者组的功能网络在小世界属性上的差异、发展的趋势、局部效率上的差异、同步性的差异以及层次化的不同，该方法可应用于孤独症的辅助诊断和治疗，并可推广应用到网络成瘾、吸烟成瘾、网络游戏成瘾及认知等健康领域。

Description

一种青少年孤独症大脑功能网络模型分析方法
技术领域
本发明涉及大脑功能网络分析方法领域，尤其涉及一种青少年孤独症大脑功能网络模型分析方法。
背景技术
孤独症是儿童群体中越来越常见的精神疾病，孤独症严重困扰患儿的生活，阻碍患儿的健康成长，给其家庭和社会带来了沉重的负担，若得不到及时治疗，患儿将失去与人正常交流的能力，因此，做好孤独症的早预防早诊断早治疗显得尤为关键，越来越多的研究显示，精神疾病患者的大脑发育一般会存在一定的问题，如果能够量化患者大脑和正常人大脑的某些差异，那么就可以更好地进行疾病诊治，因此，本发明提出一种青少年孤独症大脑功能网络模型分析方法以解决现有技术中存在的问题。
发明内容
针对上述问题，本发明提出一种青少年孤独症大脑功能网络模型分析方法，该青少年孤独症大脑功能网络模型分析方法基于孤独症患者组和正常对照组的静息态大脑功能像数据，构建被试的大脑功能网络，结合复杂网络和图论的相关理论知识，对被试的大脑网络进行比较分析，便于发现孤独症患者组的功能网络在小世界属性上的差异、发展的趋势、局部效率上的差异、同步性的差异以及层次化的不同，该方法可应用于孤独症的辅助诊断和治疗，并可推广应用到网络成瘾、吸烟成瘾、网络游戏成瘾及认知等健康领域。
为了解决上述问题，本发明提出一种青少年孤独症大脑功能网络模型分析方法，包括以下步骤：
步骤一：收集数据
自fcon_1000项目中的ABIDE数据库中的第二批数据ABIDE II中下载大脑图像数据，得到若干孤独症数据集原始数据，其中包含孤独症患者(ASD)57例以及正常对照组(HC)156例，为被试，取原始数据中的静息态大脑功能图像，然后根据该批数据中的各个被试的功能磁共振图像的扫描时间点参数的不同选用其中时间点为156个的图像数据来进行分析，一共有41例孤独症患者和118例正常对照组，共159例；
步骤二：数据预处理
使用DPARSF软件对步骤一中的静息态大脑功能图像原始处理进行预处理，处理流程包括：去除功能图像前N个时间点的数据、时间校正、头动校正、空间标准化、配准、分割、平滑、去趋势和滤波；
步骤三：大脑功能网络构建
完成功能图像预处理之后，得到拥有146个时间点的4D图像，对于每个被试，使用AAL90模板是将大脑部分划分为90个脑区，提取每个脑区对应的146个时间点的信号序列，并以信号序列之间的皮尔逊相关系数的绝对值作为功能网络中脑区之间的连接强度，具体由公式(2-4)计算：
其中，即为脑区i，j之间的功能连接强度，为脑区i的信号序列，n为146，对于每个被试，都构建了一个带权值的脑功能网络；
步骤四：大脑网络二值化处理
按规则设置阈值，将带权重的网络转换为0-1二值网络，具体由公式(2-5)计算，
其中，网络密度D的定义为网络中实际存在的边数与最大可能边数之比，E为网络中实际存在的边数，N为网络节点数，
在功能网络的构建过程中应用上述规则即可，具体由公式(2-6)计算，
步骤五：选取密度阈值
选取0.04～0.42，步长为0.02的密度阈值区间，一共20个密度阈值，考察在不同密度阈值下0-1功能网络的网络属性差异；
步骤六：大脑功能网络分析
将复杂网络和图论中的部分理论应用到大脑功能网络的分析中，考察孤独症病人组和正常对照组的大脑网络之间的差异，包括全局网络属性，在全局网络分析中，重点关注以下属性：
(1)特征路径长度，即网络中任意两点之间最短路径长度的均值，该属性越小，信息在任意两点之间的平均传递速度越快，特征路径长度越小，网络越接近于随机网络；特征路径长度越大，网络越接近于规则网络，具体由公式(2-7)计算，
其中，N为网络节点数，Distij为节点i到节点j的最短路径长度，
(2)聚类系数，即网络中节点的聚集程度，一般来说，聚类系数越高，网络中的功能分工越发达，结构的复杂化程度越高；否则说明分工不发达，结构的复杂化程度越低，具体由公式(2-8)计算，
其中，degi为节点i的度，ki为与节点i相邻接的节点之间实际存在的边数，
(3)全局效率(Global Efficiency)，即网络中任意两点之间最短距离的倒数的均值，当网络为非联通时，特征路径长度为无穷大，此时可计算网络的全局效率，和特征路径长度类似，网络的全局效率也反映网络中信息传递的速度，具体由公式(2-9)计算，
(4)局部效率，即由网络中每个节点同与其相邻的节点导出的子网络的效率的平均值，其中子网络的效率计算方法同全局效率，
(5)小世界属性，介于规则网络和随机网络之间的复杂网络称为小世界网络，它的特征路径长度小，聚类系数高，由公式(2-10)计算，
其中C为该网络的聚类系数，L为该网络的特征路径长度，Crand、Lrand分别为节点数相同的若干随机网络的平均聚类系数和平均特征路径长度，γ称为标准化后的聚类系数，λ称为标准化后的特征路径长度，相较于随机网络，小世界网络的聚类系数更大即γ＞1，特征路径长度更小即λ＜1，因此有σ＞1，
根据上述复杂网络和图论属性进行分析，寻找孤独症患者组和正常对照组之间的网络差异；
步骤七：层次化对比
使用层次结构模型，将需要处理的复杂网络分解为若干个比较简单的、耦合小的部分交给下一层分别进行处理，对比两组被试大脑功能网络的层次化程度。
进一步改进在于：所述步骤一中，孤独症患者(ASD)57例以及正常对照组(HC)156例的年龄分布区间为8岁至13岁，静息态大脑功能图像为NIFTI格式，4D数据，包括时间轴。
进一步改进在于：所述步骤二中，去除功能图像前N个时间点的数据中N取10，时间校正为通过回归方法去掉所采集出来图像在时间上的偏差，空间标准化为将所有被试图像都标准化到MNI空间，滤波为过滤掉0.01～0.1Hz频段以外的数据。
进一步改进在于：所述步骤三中，每个被试都构建了一个带权值的脑功能网络，该脑功能网络不考虑边的方向。
进一步改进在于：所述步骤四中，规则为在保证网络连通的前提下，使网络密度D最小时对应的阈值。
进一步改进在于：所述步骤六中，复杂网络包括随机网络、小世界网络和自相似网络，其中随机网络具有较小的特征路径长度和聚类系数，小世界网络则具有较小的特征路径长度和较大的聚类系数，而自相似网络则是网络在不同尺度上具有相似性质的复杂网络，另外度分布服从幂律分布的复杂网络称为无标度网络，小世界网络介于规则网络和随机网络之间，对于规则网络，每条边以概率p重新连接，随着p的增大，网络的聚类系数和特征路径长度会逐渐变小，此时网络表现出小世界属性，当p＝1时，网络演化为随机网络。
进一步改进在于：所述步骤七中，层与层之间相对独立。
本发明的有益效果为：本发明基于孤独症患者组和正常对照组的静息态大脑功能像数据，构建被试的大脑功能网络，结合复杂网络和图论的相关理论知识，对被试的大脑网络进行比较分析，使用AAL90模板对大脑功能图像进行分割，并分别以各个脑区之间时间序列的皮尔逊相关系数为权重构建大脑功能的权值网络，然后分析多个阈值下二值化后功能网络在全局属性上的差异，便于发现孤独症患者组的功能网络在小世界属性上的差异、发展的趋势、局部效率上的差异、同步性的差异以及层次化的不同，该方法可应用于孤独症的辅助诊断和治疗，并可推广应用到网络成瘾、吸烟成瘾、网络游戏成瘾及认知等健康领域。
附图说明
图1为本发明的功能网络聚类系数对比图；
图2为本发明的功能网络特征路径长度对比图；
图3为本发明的功能网络小世界属性对比图；
图4为本发明的功能网络全局效率对比图；
图5为本发明的功能网络局部效率对比图；
图6为本发明的功能网络同步性对比图；
图7为本发明的功能网络层次化对比图。
具体实施方式
为了使发明实现的技术手段、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。
根据图1、2、3、4、5、6、7所示，本实施例提供了一种青少年孤独症大脑功能网络模型分析方法，具体步骤如下：
步骤一：收集数据
自fcon_1000项目中的ABIDE数据库中的第二批数据ABIDE II中下载大脑图像数据，得到若干孤独症数据集原始数据，其中包含孤独症患者(ASD)57例以及正常对照组(HC)156例，年龄分布区间为8岁至13岁，为被试，取原始数据中的静息态大脑功能图像，为NIFTI格式，4D数据，包括时间轴，然后根据该批数据中的各个被试的功能磁共振图像的扫描时间点参数的不同选用其中时间点为156个的图像数据来进行分析，一共有41例孤独症患者和118例正常对照组，共159例；
步骤二：数据预处理
使用DPARSF软件对步骤一中的静息态大脑功能图像原始处理进行预处理，处理流程包括：去除功能图像前10个时间点的数据、时间校正：通过回归方法去掉所采集出来图像在时间上的偏差、头动校正、空间标准化：将所有被试图像都标准化到MNI空间、配准、分割、平滑、去趋势和滤波：过滤掉0.01～0.1Hz频段以外的数据；
步骤三：大脑功能网络构建
完成功能图像预处理之后，得到拥有146个时间点的4D图像，对于每个被试，使用AAL90模板是将大脑部分划分为90个脑区，提取每个脑区对应的146个时间点的信号序列，并以信号序列之间的皮尔逊相关系数的绝对值作为功能网络中脑区之间的连接强度，具体由公式(2-4)计算：
其中，即为脑区i，j之间的功能连接强度，为脑区i的信号序列，n为146，对于每个被试，都构建了一个带权值的脑功能网络，该脑功能网络不考虑边的方向；
步骤四：大脑网络二值化处理
按规则设置阈值，规则为在保证网络连通的前提下，使网络密度D最小时对应的阈值，将带权重的网络转换为0-1二值网络，具体由公式(2-5)计算，
其中，网络密度D的定义为网络中实际存在的边数与最大可能边数之比，E为网络中实际存在的边数，N为网络节点数，
在功能网络的构建过程中应用上述规则即可，具体由公式(2-6)计算，
步骤五：选取密度阈值
选取0.04～0.42，步长为0.02的密度阈值区间，一共20个密度阈值，考察在不同密度阈值下0-1功能网络的网络属性差异；
步骤六：大脑功能网络分析
将复杂网络和图论中的部分理论应用到大脑功能网络的分析中，复杂网络包括随机网络、小世界网络和自相似网络，其中随机网络具有较小的特征路径长度和聚类系数，小世界网络则具有较小的特征路径长度和较大的聚类系数，而自相似网络则是网络在不同尺度上具有相似性质的复杂网络，另外度分布服从幂律分布的复杂网络称为无标度网络，小世界网络介于规则网络和随机网络之间，对于规则网络，每条边以概率p重新连接，随着p的增大，网络的聚类系数和特征路径长度会逐渐变小，此时网络表现出小世界属性，当p＝1时，网络演化为随机网络，
考察孤独症病人组和正常对照组的大脑网络之间的差异，包括全局网络属性，在全局网络分析中，重点关注以下属性：
(1)特征路径长度，即网络中任意两点之间最短路径长度的均值，该属性越小，信息在任意两点之间的平均传递速度越快，特征路径长度越小，网络越接近于随机网络；特征路径长度越大，网络越接近于规则网络，具体由公式(2-7)计算，
其中，N为网络节点数，Distij为节点i到节点j的最短路径长度，
(2)聚类系数，即网络中节点的聚集程度，一般来说，聚类系数越高，网络中的功能分工越发达，结构的复杂化程度越高；否则说明分工不发达，结构的复杂化程度越低，具体由公式(2-8)计算，
其中，degi为节点i的度，ki为与节点i相邻接的节点之间实际存在的边数，
(3)全局效率(Global Efficiency)，即网络中任意两点之间最短距离的倒数的均值，当网络为非联通时，特征路径长度为无穷大，此时可计算网络的全局效率，和特征路径长度类似，网络的全局效率也反映网络中信息传递的速度，具体由公式(2-9)计算，
(4)局部效率，即由网络中每个节点同与其相邻的节点导出的子网络的效率的平均值，其中子网络的效率计算方法同全局效率，
(5)小世界属性，介于规则网络和随机网络之间的复杂网络称为小世界网络，它的特征路径长度小，聚类系数高，由公式(2-10)计算，
其中C为该网络的聚类系数，L为该网络的特征路径长度，Crand、Lrand分别为节点数相同的若干随机网络的平均聚类系数和平均特征路径长度，γ称为标准化后的聚类系数，λ称为标准化后的特征路径长度，相较于随机网络，小世界网络的聚类系数更大即γ＞1，特征路径长度更小即λ＜1，因此有σ＞1，
根据上述复杂网络和图论属性进行分析，寻找孤独症患者组和正常对照组之间的网络差异；
经过计算，我们发现孤独症组功能网络聚类系数在所有密度下均小于正常对照组(如图1所示)，不过随着图密度的增加，两组之间的差异越来越小。而在特征路径长度上(如图2所示)，两组之间几乎没有差异。根据小世界属性的定义可知，病人功能网络的小世界属性也会弱于正常组，这在图3中也可以看出。说明，孤独症患者大脑功能网络的小世界属性出现了小幅的退化，而根据聚类系数变小，特征路径长度几乎不变，可以看出其有向随机网络发展的趋势。
在全局效率上(如图4所示)，孤独症组功能网络的效率在密度较大时(0.16～0.42)优于正常人，而在局部效率上(如图5所示)，存在同样的情况，说明孤独症患者功能网络虽有异常，但仍然能维持正常工作，甚至有更高的效率。
由复杂网络相关理论我们知道，规则网络同步性较差，而规则网络在向随机网络演化的过程中，随着重连概率的增大，网络的同步能力也在增强。在小世界网络中，节点间的平均距离(即特征路径长度)越小，网络的同步能力就越好。另外，对于同一个p来说，规模越大的小世界网络同步能力越强。通过对比两组被试大脑功能网络的同步性(如图6所示)，可以看出正常人组网络同步性略优于孤独症患者组。
步骤七：层次化对比
使用层次结构模型，将需要处理的复杂网络分解为若干个比较简单的、耦合小的部分交给下一层分别进行处理，层与层之间相对独立，对比两组被试大脑功能网络的层次化程度。
在各种网络设计中常使用层次结构模型，一方面，可以将需要处理的复杂问题分解为若干个比较简单的、耦合小的部分交给下一层分别进行处理，提高处理效率；另一方面，层与层之间的独立性强，结构清晰，易于管理和维护。在复杂网络中，层次化也是非常重要的性质，对于层次清晰的网络，其网络效率和稳定性都很好。通过对比两组被试大脑功能网络的层次化程度上(如图7所示)，可以看出正常人组略优于孤独症患者组。
本发明基于孤独症患者组和正常对照组的静息态大脑功能像数据，构建被试的大脑功能网络，结合复杂网络和图论的相关理论知识，对被试的大脑网络进行比较分析，使用AAL90模板对大脑功能图像进行分割，并分别以各个脑区之间时间序列的皮尔逊相关系数为权重构建大脑功能的权值网络，然后分析多个阈值下二值化后功能网络在全局属性上的差异，便于发现孤独症患者组的功能网络在小世界属性上的差异、发展的趋势、局部效率上的差异、同步性的差异以及层次化的不同，该方法可应用于孤独症的辅助诊断和治疗，并可推广应用到网络成瘾、吸烟成瘾、网络游戏成瘾及认知等健康领域。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (7)

1.一种青少年孤独症大脑功能网络模型分析方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一：收集数据
自fcon_1000项目中的ABIDE数据库中的第二批数据ABIDE II中下载大脑图像数据，得到若干孤独症数据集原始数据，其中包含孤独症患者(ASD)57例以及正常对照组(HC)156例，为被试，取原始数据中的静息态大脑功能图像，然后根据该批数据中的各个被试的功能磁共振图像的扫描时间点参数的不同选用其中时间点为156个的图像数据来进行分析，一共有41例孤独症患者和118例正常对照组，共159例；
步骤二：数据预处理
使用DPARSF软件对步骤一中的静息态大脑功能图像原始处理进行预处理，处理流程包括：去除功能图像前N个时间点的数据、时间校正、头动校正、空间标准化、配准、分割、平滑、去趋势和滤波；
步骤三：大脑功能网络构建
完成功能图像预处理之后，得到拥有146个时间点的4D图像，对于每个被试，使用AAL90模板是将大脑部分划分为90个脑区，提取每个脑区对应的146个时间点的信号序列，并以信号序列之间的皮尔逊相关系数的绝对值作为功能网络中脑区之间的连接强度，具体由公式(2-4)计算：
其中，即为脑区i，j之间的功能连接强度，为脑区i的信号序列，n为146，对于每个被试，都构建了一个带权值的脑功能网络；
步骤四：大脑网络二值化处理
按规则设置阈值，将带权重的网络转换为0-1二值网络，具体由公式(2-5)计算，
其中，网络密度D的定义为网络中实际存在的边数与最大可能边数之比，E为网络中实际存在的边数，N为网络节点数，
在功能网络的构建过程中应用上述规则即可，具体由公式(2-6)计算，
步骤五：选取密度阈值
选取0.04～0.42，步长为0.02的密度阈值区间，一共20个密度阈值，考察在不同密度阈值下0-1功能网络的网络属性差异；
步骤六：大脑功能网络分析
将复杂网络和图论中的部分理论应用到大脑功能网络的分析中，考察孤独症病人组和正常对照组的大脑网络之间的差异，包括全局网络属性，在全局网络分析中，重点关注以下属性：
(1)特征路径长度，即网络中任意两点之间最短路径长度的均值，该属性越小，信息在任意两点之间的平均传递速度越快，特征路径长度越小，网络越接近于随机网络；特征路径长度越大，网络越接近于规则网络，具体由公式(2-7)计算，
其中，N为网络节点数，Distij为节点i到节点j的最短路径长度，
(2)聚类系数，即网络中节点的聚集程度，一般来说，聚类系数越高，网络中的功能分工越发达，结构的复杂化程度越高；否则说明分工不发达，结构的复杂化程度越低，具体由公式(2-8)计算，
其中，degi为节点i的度，ki为与节点i相邻接的节点之间实际存在的边数，
(3)全局效率(Global Efficiency)，即网络中任意两点之间最短距离的倒数的均值，当网络为非联通时，特征路径长度为无穷大，此时可计算网络的全局效率，和特征路径长度类似，网络的全局效率也反映网络中信息传递的速度，具体由公式(2-9)计算，
(4)局部效率，即由网络中每个节点同与其相邻的节点导出的子网络的效率的平均值，其中子网络的效率计算方法同全局效率，
(5)小世界属性，介于规则网络和随机网络之间的复杂网络称为小世界网络，它的特征路径长度小，聚类系数高，由公式(2-10)计算，
其中C为该网络的聚类系数，L为该网络的特征路径长度，Crand、Lrand分别为节点数相同的若干随机网络的平均聚类系数和平均特征路径长度，γ称为标准化后的聚类系数，λ称为标准化后的特征路径长度，相较于随机网络，小世界网络的聚类系数更大即γ＞1，特征路径长度更小即λ＜1，因此有σ＞1，
根据上述复杂网络和图论属性进行分析，寻找孤独症患者组和正常对照组之间的网络差异；
步骤七：层次化对比
使用层次结构模型，将需要处理的复杂网络分解为若干个比较简单的、耦合小的部分交给下一层分别进行处理，对比两组被试大脑功能网络的层次化程度。
2.根据权利要求1所述的一种青少年孤独症大脑功能网络模型分析方法，其特征在于：所述步骤一中，孤独症患者(ASD)57例以及正常对照组(HC)156例的年龄分布区间为8岁至13岁，静息态大脑功能图像为NIFTI格式，4D数据，包括时间轴。
3.根据权利要求1所述的一种青少年孤独症大脑功能网络模型分析方法，其特征在于：所述步骤二中，去除功能图像前N个时间点的数据中N取10，时间校正为通过回归方法去掉所采集出来图像在时间上的偏差，空间标准化为将所有被试图像都标准化到MNI空间，滤波为过滤掉0.01～0.1Hz频段以外的数据。
4.根据权利要求1所述的一种青少年孤独症大脑功能网络模型分析方法，其特征在于：所述步骤三中，每个被试都构建了一个带权值的脑功能网络，该脑功能网络不考虑边的方向。
5.根据权利要求1所述的一种青少年孤独症大脑功能网络模型分析方法，其特征在于：所述步骤四中，规则为在保证网络连通的前提下，使网络密度D最小时对应的阈值。
6.根据权利要求1所述的一种青少年孤独症大脑功能网络模型分析方法，其特征在于：所述步骤六中，复杂网络包括随机网络、小世界网络和自相似网络，其中随机网络具有较小的特征路径长度和聚类系数，小世界网络则具有较小的特征路径长度和较大的聚类系数，而自相似网络则是网络在不同尺度上具有相似性质的复杂网络，另外度分布服从幂律分布的复杂网络称为无标度网络，小世界网络介于规则网络和随机网络之间，对于规则网络，每条边以概率p重新连接，随着p的增大，网络的聚类系数和特征路径长度会逐渐变小，此时网络表现出小世界属性，当p＝1时，网络演化为随机网络。
7.根据权利要求1所述的一种青少年孤独症大脑功能网络模型分析方法，其特征在于：所述步骤七中，层与层之间相对独立。
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