基于时空双稀疏表示的成人ADHD脑网络检测与分析

• 作者: 刘小燕 周建松 孙刚 龚军辉
• 来源期刊: 自动化学报
• 关键词: 稀疏表示 功能核磁共振成像 注意力缺陷多动障碍 脑网络活跃度
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 1903-1914
• 页数: 12页
• 字数: 8128字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16383/j.aas.c170680

摘要

注意力缺陷多动障碍(Attention deficit hyperactivity disorder,ADHD)主要表现为注意力分散、多动和冲动,是一种常见的精神障碍疾病.作为一种流行的脑功能成像技术,静息态功能核磁共振成像(Resting-state functional magnetic resonance imaging,rsfMRI)常应用于探索ADHD的神经机制.然而,由于rsfMRI数据的高维和少样本特性,采用传统的独立成分分析方法从rsfMRI数据中获得脑网络后,大多用基于体素级的方法进行推断,这难以检测出可靠的、与ADHD相关的脑网络.针对上述问题,本文提出了一种新颖的基于时空双稀疏表示(Dual temporal and spatial sparse representation,DTSSR)的方法和指标,以22名成人ADHD患者为研究对象,从大尺度脑网络级的角度检测出与ADHD相关的脑网络.首先采用DTSSR从ADHD的rsfMRI数据中提取出组脑网络及相应的耦合参数;然后将耦合参数均值池化作为网络的活跃度指标;最后,将活跃度指标与ADHD的量表分进行Spearman相关性分析,检测出与ADHD相关的脑网络.实验结果表明,背侧注意网络、执行控制网络的活跃度与ADHD量表分具有显著相关性.该结果在脑科学角度有合理的解释,且在不同字典尺寸下具有较高稳定性.本文所提方法,为探讨ADHD的潜在神经机制提供了一种新思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘小燕	湖南大学电气与信息工程学院	19	164	5.0	12.0
2	周建松	中南大学湘雅二医院精神卫生研究所	16	167	7.0	12.0
3	龚军辉	湖南大学电气与信息工程学院	11	28	3.0	4.0
7	孙刚	湖南大学电气与信息工程学院	2	3	1.0	1.0