基于ReHo和ALFF的抑郁癥靜息態(tài)功能磁共振數(shù)據(jù)分類研究的任務(wù)書

基于ReHo和ALFF的抑郁癥靜息態(tài)功能磁共振數(shù)據(jù)分類研究的任務(wù)書任務(wù)書任務(wù)名稱：基于ReHo和ALFF的抑郁癥靜息態(tài)功能磁共振數(shù)據(jù)分類研究任務(wù)描述：抑郁癥是一種精神疾病，其患者心境低落、情感頹喪、行動(dòng)慢緩等癥狀。近些年來，隨著靜息態(tài)功能磁共振成像技術(shù)的發(fā)展，人們更加關(guān)注抑郁癥在神經(jīng)學(xué)和生物學(xué)方面的特征。其中，ReHo和ALFF是比較常用的指標(biāo)之一。ReHo反映了大腦局部區(qū)域內(nèi)的神經(jīng)元同步性，ALFF反映了大腦局部區(qū)域內(nèi)神經(jīng)元的自主神經(jīng)活動(dòng)。在本次研究中，我們將基于ReHo和ALFF這兩個(gè)指標(biāo)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)靜息態(tài)功能磁共振數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，旨在尋找抑郁癥的生物學(xué)特征，并為其早期診斷提供科學(xué)依據(jù)。任務(wù)目標(biāo)：1.收集靜息態(tài)功能磁共振數(shù)據(jù)及其相關(guān)信息作為研究樣本；2.使用MATLAB等相關(guān)工具處理數(shù)據(jù)，提取ReHo和ALFF指標(biāo)；3.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和特征選擇，建立分類模型，并進(jìn)行優(yōu)化和評(píng)估；4.比較不同分類模型，在精度和魯棒性等方面的差異；5.研究ReHo和ALFF指標(biāo)在抑郁癥中的生物學(xué)特征，為該疾病的早期診斷提供科學(xué)依據(jù)。任務(wù)步驟：1.收集數(shù)據(jù)：選取在臨床上被診斷為抑郁癥的患者和健康對(duì)照組的靜息態(tài)功能磁共振數(shù)據(jù)，并記錄其相關(guān)信息；2.預(yù)處理和特征提?。菏褂肕ATLAB等工具將數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪、均一化和標(biāo)準(zhǔn)化等預(yù)處理操作，提取ReHo和ALFF指標(biāo)；3.特征選擇和分類模型建立：將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征選擇，選取具有代表性的特征，使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法將其進(jìn)行分類；4.模型優(yōu)化和評(píng)估：通過交叉驗(yàn)證等方法對(duì)分類模型進(jìn)行優(yōu)化，并對(duì)其進(jìn)行精度和魯棒性評(píng)估；5.模型比較和生物學(xué)特征研究：比較不同分類模型的精度和魯棒性等差異，探究ReHo和ALFF指標(biāo)在抑郁癥中的生物學(xué)特征。任務(wù)成果：完成本次任務(wù)后，需要提交以下成果：1.研究報(bào)告：包括研究背景、目的和方法，數(shù)據(jù)處理和分析過程、實(shí)驗(yàn)結(jié)果、模型比較及生物學(xué)特征研究、結(jié)論和未來工作等方面；2.代碼：數(shù)據(jù)處理和分析代碼，包括預(yù)處理操作、特征提取和選擇、分類模型建立和優(yōu)化等部分；3.數(shù)據(jù)集：收集到的靜息態(tài)功能磁共振數(shù)據(jù)和相關(guān)信息。任務(wù)所需資源：1.靜息態(tài)功能磁共振成像儀；2.數(shù)據(jù)處理軟件，如MATLAB等；3.機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如SVM、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。任務(wù)前提條件：1.了解靜息態(tài)功能磁共振成像及其相關(guān)數(shù)據(jù)處理技術(shù)；2.了解機(jī)器學(xué)習(xí)算法及其應(yīng)用。任務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估：1.由于樣本聚集不均勻等原因，可能會(huì)出現(xiàn)分類不準(zhǔn)確的情況；2.對(duì)靜息態(tài)功能磁共振數(shù)據(jù)的特征提取和特征選擇存在一定的主觀性，需要多次迭代優(yōu)化；3.數(shù)據(jù)的質(zhì)量可能存在一定的波動(dòng)性，需要進(jìn)行去噪和標(biāo)準(zhǔn)化等處理。參考文獻(xiàn)：1.丁瑞,黃茜,等.大豆異黃酮對(duì)顱腦損傷后慢性疼痛的防治作用及其機(jī)制[J]中國醫(yī)師雜志,2018,(09):1417-1421.2.徐