CMMM 计算和数学方法在医学 1748 - 6718 1748 - 670 x Hindawi 10.1155 / 2020/3267949 3267949 研究文章 识别甲基苯丙胺依赖在大胆的使用区域同质性信号 https://orcid.org/0000 - 0002 - 2150 - 9039 余 Hufei 1 2 黄 Shucai 1 3 4 张 小姐 1 3 黄 Qiuping 1 3 刘 小君 5 https://orcid.org/0000 - 0002 - 1714 - 5084 陈 Hongxian 1 3 https://orcid.org/0000 - 0002 - 5642 - 545 x 唐 严 2 Konefal 亚当 1 全国精神疾病临床研究中心 精神病学和部门 第二个中南大学湘雅医院 长沙 湖南410000年 中国 csu.edu.cn 2 计算机科学与工程学院 中南大学 长沙 湖南410000年 中国 csu.edu.cn 3 湘雅二医院精神卫生研究所 中南大学 中国国家技术研究所精神疾患 湖南精神病学和心理健康重点实验室 湖南医学中心精神卫生 长沙 湖南410000年 中国 csu.edu.cn 4 芜湖第四人民医院 芜湖 安徽214000年 中国 csu.edu.cn 5 医学影像学系 长沙市湘雅第二医院 中南大学 长沙 湖南410000年 中国 csu.edu.cn 2020年 28 5 2020年 2020年 04 09年 2019年 23 04 2020年 11 05年 2020年 28 5 2020年 2020年 版权©2020余Hufei et al。 这是一个开放的文章在知识共享归属许可下发布的,它允许无限制的使用,分布和繁殖在任何媒介,提供最初的工作是正确的引用。

甲基苯丙胺是一种十分容易使人上瘾的药物滥用,会造成一系列的异常在心理和生理上的后果。本文旨在研究区域同质性(ReHo)的异常是否可以有效的特征来区分个人和甲基苯丙胺依赖(疯狂)对照组使用机器学习方法。我们利用静息状态功能磁共振成像来测量区域的同质性41个人疯了,42岁,sex-matched对照,发现与对照组相比,个人疯狂ReHo值较低的内侧额上回但ReHo高值右颞下梭状。此外,演算法分类器,一个相当有效的整体学习机器学习,采用分类的人疯狂的从对照组ReHo异常值。利用分析交叉验证的方法,我们得到了精度超过84.3%,这意味着我们几乎可以区分个人疯狂ReHo对照组的值通过机器学习的方法。总之,我们的研究结果表明,演classifier-neuroimaging方法可能是一个有前途的方法找到一个人是否已经沉迷于甲基苯丙胺,此外,本文表明,静息状态功能磁共振成像应考虑作为生物标志物,非侵入性和有效的助理工具评估疯了。

 中国国家研究项目 2016年yfc0800908-z02 中国的国家基础研究计划 2015年cb553504 中国国家自然科学基金 81971249 1。介绍

甲基苯丙胺是一种合成兴奋剂,常常出现白色或无色、和慢性过度使用可能导致依赖。有很多研究人员声称,长期过度使用冰毒带来不良生理反应和严重的精神症状,如抑郁症和心境恶劣障碍( 1, 2),精神疾病( 3),和认知障碍 4- - - - - - 6),这可能属性来减少多巴胺转运体密度,持续使用后停止 7, 8]。目前,临床诊断的甲基苯丙胺依赖(疯狂)是基于异常的马用户,自述症状属于他们自己的偏见。缺乏有效的生物标记物是高度相对于疯了。因此,我们提出了一个machine-learning-based方法可能是一个有效的辅助诊断系统疯了。

基于血氧等级相关(粗体)信号,静息状态功能磁共振成像(rs-fMRI)是一个有用的方法来研究大脑活动。ReHo静息状态功能磁共振成像研究的是一种很有前途的方法,已成功地用于神经系统疾病的研究,如反社会人格障碍的研究( 9,精神分裂症 10),和抑郁 11]。因此,在这项研究中,我们利用ReHo找到个人疯狂与对照组之间的差异,并利用异常ReHo价值主题,我们最初采用演算法分类器来区分这两个groups-individuals疯狂和对照组。整体学习演算法分类器是一个极大的杰出的机器学习方法,甚至常常优于支持向量机(SVM) [ 12)在某些情况下,由于许多分类器分类结果决定,而不是单一的。我们假设在ReHo异常区域表现可能生物标志物来评估疯了。

 2。方法 2.1。数据采集和预处理

我们的核磁共振数据收集在相同的功能磁共振成像仪器的医学成像,第二个中南大学湘雅医院。扫描执行使用西门子的3.0 t磁共振成像系统。海绵耳塞插入到主体的耳朵,和一个隔音耳架,以减少噪音。受试者被置于仰卧位,头被放置在一个固定罩,和泡沫板被用来解决减少磁头移动头的两侧。在数据采集中,受试者被要求放松他们的头脑,闭着眼睛,尽可能少。整个大脑的功能扫描获得使用梯度回波EPI序列;参数如下: TR = 2000年 女士 , TE = 30. 女士 , 视场 = 220年 毫米 , 矩阵 = 64年 × 64年 , 翻转 角 = 80年 ° , 体素 大小 = 3所示。4 × 3所示。4 × 4 毫米 , 片 厚度 = 4 毫米 , 数量 的 片 = 36 。我们使用夹层扫描,偶数层,然后奇数层,收集225个时间点。

数据预处理进行了使用数据处理助理静息状态功能磁共振成像(DPARSF) [ 13)( http://www.restfmri.net)和Spm8 ( https://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/在Matlab R2017b)。对于每个主题,由于磁饱和的和不稳定的参与者,我们删除了前十的扫描功能磁共振成像时间序列。剩下的图像的预处理过程包括片时间、头动校正,空间标准化与重新取样标准蒙特利尔神经学研究所模板体素的大小 3 × 3 × 3 毫米 。主题翻译超过1.5毫米和旋转超过1.5度在任何方向被排除在外。然后,我们进行了消除趋势功能磁共振成像数据。

 2.2。ReHo计算

我们使用DPARSF高级版进行ReHo计算为每个主题。ReHo的主要观点可以概括为利用肯德尔和谐系数(KCC)的相似度来衡量多个时间课程( 14]。方法的具体细节可以在找到 15]。KCC计算公式在一定程度上如下: (1) W = ∑ 我 = 1 n R 我 2 − n × R ¯ 2 1 / 12 k 2 × n 3 − n , 在哪里 W 代表关注的价值,这是在0和1之间, k 意味着像素点的数量在一个集群中,在我们的研究中,我们设置 k = 27, n 代表fMRI数据的时间点。 R 我 意味着27个像素点的总数 我 时间点,显然, R ¯ 的平均值 R 我 。管道的DPARSF函数来计算每个体素的时间序列一致性及其周边体素在大脑中,然后获得体素的关注。这样,我们得到的关注价值每体素在整个大脑,我们获得了ReHo地图每一个主题。

 2.3。歧视分析

群体间的voxel-wise ReHo的比较进行了使用两个示例 t 以及。从两个示例的结果 t 以及,我们有不同的大脑区域之间的个人疯狂和对照组。这些大脑区域被确定为感兴趣的区域(roi)。每个ROI被定义为一个球体(6毫米的半径)的中心是在体素显示最高的统计差异。然后,意味着ReHo每个ROI价值为每个参与者被提取的特征进行分类疯狂组和对照组。整体学习演算法分类是一种机器学习方法,由弗洛伊德提出和Schapire 16]。学习演算法由许多弱分类器组成。在每个迭代中,添加了一个新的弱分类器的算法在分类器达到一个预期的结果。在培训过程中,我们为每个训练样本设置一个值,代表样本的概率被选中的新分类器。如果样品准确分类在前面的分类器,它的重量将会减少,否则增加,这样我们就可以更多关注错误的分类的样本。最后的分类结果是多个分类器的线性组合,这是根本原因演算法分类算法通常是比别人更好。因为少量的数据,我们分析交叉验证的方法用于训练模型,和最终的模型精度的平均值多训练。

 3所示。结果 3.1。主题

在我们的研究中,41个人了来自Pingtang强制隔离戒毒中心,湖南省,中国。42对照组从社会招募;我们摆脱了控制对象,被诊断为精神疾病或主体没有能力签署他们的名字,因为糟糕的教育。有两个左撇子在对照组和三个左撇子学科主题的人疯了。为控制对象,他们没有的历史除了尼古丁上瘾的药物依赖。实验参与者参加了20至46岁,平均33.4岁。数据收集前,医生签署了书面保证协议与每个主题,因此本研究伦理委员会批准的中南大学。相关信息表中给出了所有的参与者 1。

的主题的信息。疯狂意味着甲基苯丙胺依赖。马的平均持续时间意味着个体的平均月了冰毒。

类型 人疯了 对照组
年龄(年) 21 ~ 46 20 ~ 46
平均水平(年) 32.5 34.2
左/右撇子 3/42 2/41
马的平均持续时间(月) 60.4 - - - - - -
3.2。ReHo结果

图 1和表 2显示个体之间的有意义的差异了,对照组采用两个示例 t 以及(AlphaSim校正后, p = 0.05 ,最低集群大小13)。与对照组相比,个人疯狂ReHo值较低的内侧额上回,相反,他们有更高的ReHo值右颞下梭状。

个人之间的显著差异ReHo疯狂和对照组。蓝色的部分说明ReHo个人价值减少了与对照组相比,和红色的部分显示ReHo增加价值。

显著差异区域同质性。

MNI峰值位置
地区 L / R x y z 马克斯 t 价值 集群规模
时间如果 R 45 -15年 -30年 3.2546 14
优越的成品 R 18 -12年 57 -3.2969 13

缩写:R:正确的;L:左;MNI:蒙特利尔神经学研究所;如果:劣质梭状;FG:额叶脑回。

 3.3。分类结果

我们使用演算法分类器来区分个体与对照组疯狂ReHo特性显著差异的两组之间。演算法分类器的主要观点可以概括为一个线性组合的多个弱分类器。我们测试了弱分类器的数量(n_estimators)从2到20,发现最好的精度是84.37%(图 2当n_estimators等于4。这里,准确性意味着正确的数量分类科目划分对象的总数。从分类结果,我们可以得出结论:演算法分类器可以更好的区分正常人和患者疯了。

弱分类器的数量和分类之间的关系的结果。

 4所示。讨论

最近,冰毒已经成为世界上最高度成瘾药物之一,仍然是最重要的公共卫生问题 17]。有越来越多的人遭受马的过度使用,这高度影响他们的身心健康,给他们的家庭带来了不幸。因此,它是有意义的个人认同疯狂,采取一定的程序,减轻他们的条件。

在本文中,我们的目的是构建一个助理诊断系统基于静息状态功能磁共振成像的疯狂和机器学习方法。在我们的研究中,我们利用ReHo研究静息状态功能磁共振成像数据的方法,通过计算之间的明显差异疯狂组和对照组。此外,一个有效的机器学习method-AdaBoost算法是用来区分个人疯狂和对照组精度等于84.3%,这表明演classifier-neuroimaging方法可以是一个有用的诊断工具来识别个人助理了,帮助他们缓解条件。在我们的研究中,我们发现个人疯狂ReHo值较低的内侧额上回,这是符合Monterosso等人的发现和施瓦茨et al。 18, 19]。另一方面,我们发现个人疯狂ReHo更高价值的右颞下梭状回按照金正日et al。 20.]。戈德堡等人发现证词证明额上回是相对于自我意识( 21, 22),和油炸等人发现额上回与笑声[密切相关 23),符合临床症状的个体了。同时,一系列的研究证明,劣质梭状回参与更高的颜色处理( 24- - - - - - 26),这意味着通常与视觉通路( 27];换句话说,劣质梭状回对脸部和身体高度认可和文字识别( 28- - - - - - 30.];这就是为什么大多数人了经常出现奇怪的面部表情和行为。我们的研究表明,个体与疯狂的自我意识差,如强迫行为,焦虑,和识别能力差的脸,身体,和单词 11]。此外,我们有效区分个人疯狂和对照组使用覆盖的演算法分类器支持向量机和资讯。我们的研究结果表明潜在生物标志物来评估疯了。有很多种研究表明,生物标志物可以用来有效地诊断各种疾病在医学领域( 31日]。结果证明ReHo歧视个人可能是一个健壮的指数与对照组疯狂和机器学习可能是一个有用的工具对精神疾病的诊断。虽然我们已经达到了84.3%的准确率,我们相信,我们还有很大的提升空间模型。我们只使用区域同质性(ReHo)方法来估计疯了;也许我们可以改变我们的模型在未来功能连通性。同时,深度学习胜过传统的机器学习算法在近年来大样本数据集,可以启发我们在未来获得更准确的结果。

 数据可用性

我的论文中使用的数据是可用的;研究人员想要数据可以给我发邮件 yuhufei@csu.edu.cn。

 的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

 作者的贡献

Hufei Yu和黄Shucai同样应该考虑这个工作和co-first作者。

 确认

这项工作得到了国家自然科学基金(81971249)、中国国家基础研究计划(2015 cb553504)和中国国家研究项目(2016 yfc0800908-z02)。

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