多模態(tài)網(wǎng)絡(luò)融合在輕度認(rèn)知障礙分類(lèi)中的應(yīng)用

王鑫　高原　王彬　孫婕　相潔

摘 要：針對(duì)早期輕度認(rèn)知障礙（MCI）根據(jù)醫(yī)學(xué)診斷認(rèn)知量表評(píng)估極有可能無(wú)法判斷的問(wèn)題，提出了一種多模態(tài)網(wǎng)絡(luò)融合的MCI輔助診斷分類(lèi)方法。基于圖論的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析方法在神經(jīng)影像領(lǐng)域的應(yīng)用已得到廣泛認(rèn)可，但采用不同模態(tài)的成像技術(shù)研究腦部疾病對(duì)大腦網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)屬性的影響會(huì)產(chǎn)生不同結(jié)果。首先，使用彌散張量成像（DTI）與靜息態(tài)功能磁共振成像（rs-fMRI）數(shù)據(jù)構(gòu)建大腦結(jié)構(gòu)和功能連接的融合網(wǎng)絡(luò)。然后，融合網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)鋵傩员皇┮詥我蛩胤讲罘治觯ˋNOVA），選擇具有顯著差異的屬性作為分類(lèi)特征。最后，利用支持向量機(jī)（SVM）留一法交叉驗(yàn)證對(duì)健康組和MCI組分類(lèi)，估算準(zhǔn)確率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提方法的分類(lèi)結(jié)果準(zhǔn)確率達(dá)到94.44%，相較單一模態(tài)數(shù)據(jù)法的分類(lèi)結(jié)果有明顯提高。所提方法診斷出的MCI患者在扣帶回、顳上回以及額葉和頂葉部分區(qū)域等許多腦區(qū)表現(xiàn)出顯著異常，與已有研究結(jié)果基本一致。

關(guān)鍵詞：多模態(tài);輕度認(rèn)知障礙;彌散張量成像;靜息態(tài)功能磁共振成像;融合網(wǎng)絡(luò);支持向量機(jī);分類(lèi)

中圖分類(lèi)號(hào)： TP181文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

Application of multimodal network fusion in classification of mild cognitive impairment

WANG Xin， GAO Yuan， WANG Bin， SUN Jie， XIANG Jie*

（College of Information and Computer， Taiyuan University of Technology， Taiyuan Shanxi 030024， China）

Abstract： Since the early Mild Cognitive Impairment （MCI） is very likely to be undiagnosed by the assessment of medical diagnostic cognitive scale， a multimodal network fusion method for the aided diagnosis and classification of MCI was proposed. The complex network analysis method based on graph theory has been widely used in the field of neuroimaging， but different effects of brain diseases on the network topology of the brain would be conducted by using imaging technologies based different modals. Firstly， the Diffusion Tensor Imaging （DTI） and resting-state functional Magnetic Resonance Imaging （rs-fMRI） data were used to construct the fusion network of brain function and structure connection. Then， the topological properties of the fusion network were analyzed by One-way ANalysis of VAriance （ANOVA）， and the attributes with significant difference were selected as the classification features. Finally， the one way cross validation of Support Vector Machines （SVM） was used for the classification of healthy group and MCI group， and the accuracy was estimated. The experimental results show that， the classification result accuracy of the proposed method reaches 94.44%， which is significantly higher than that of single modal data method. Many brain regions， such as cingulate gyrus， superior temporal gyrus and parts of the frontal and parietal lobes， of the MCI patients diagnosed by the proposed method show significant differences， which is basically consistent with the existing research results.

Key words： multimodal; Mild Cognitive Impairment （MCI）; Diffusion Tensor Imaging （DTI）; resting-state functional Magnetic Resonance Imaging （rs-fMRI）; fusion network; Support Vector Machine （SVM）; classification

0 引言

輕度認(rèn)知障礙（Mild Cognitive Impairment， MCI）是指有輕度的記憶功能和認(rèn)知功能損傷，是正常衰老與阿爾茲海默癥（Alzheimers Disease， AD）的過(guò)渡狀態(tài)[1]。研究表明，每年約有10%至15%的MCI患者轉(zhuǎn)為AD，明顯高于正常老年人的轉(zhuǎn)化率（約為1%至2%）[2]。因此，MCI的準(zhǔn)確診斷對(duì)于盡早治療以推遲病情的惡化是非常重要的。實(shí)際上，MCI的診斷依舊是基于醫(yī)生臨床診斷和心理測(cè)量學(xué)評(píng)估，極大地浪費(fèi)了人力物力資源，并且主觀性的判斷很容易造成誤診以及漏診，導(dǎo)致病情的延誤。盡管MCI患者的記憶力表現(xiàn)出現(xiàn)輕微減退，但這并不會(huì)對(duì)患者的日常生活造成實(shí)質(zhì)性影響，所以根據(jù)醫(yī)學(xué)診斷認(rèn)知量表評(píng)估極有可能無(wú)法判斷早期MCI的認(rèn)知情況。因此，更好地發(fā)展醫(yī)療輔助診斷工具就更為必要，同時(shí)這些工具的開(kāi)發(fā)在衡量新療法的功效中可以發(fā)揮重要作用。

大腦的解剖結(jié)構(gòu)和功能是密切相關(guān)的，解剖結(jié)構(gòu)決定了功能，而大腦功能又是解剖結(jié)構(gòu)的表征[3-4]。近幾年，基于圖論分析（Graph Theory Analysis）的發(fā)展為人腦連接組的研究提供了所必需的分析方法[5]。對(duì)大腦結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的研究，有助于對(duì)大腦不同區(qū)域之間真實(shí)的結(jié)構(gòu)連接的直觀了解，進(jìn)而研究腦結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)湫再|(zhì)。而大腦靜息態(tài)功能網(wǎng)絡(luò)的研究，對(duì)理解人腦在不同狀態(tài)下的功能活動(dòng)規(guī)律并探索大腦的功能組織模式有重要作用。因此大腦的結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)和功能網(wǎng)絡(luò)都可以對(duì)整個(gè)大腦的狀況進(jìn)行描述，并且在各種大腦相關(guān)疾病的病理生理機(jī)制的研究中有重要作用。然而，使用不同模態(tài)來(lái)研究大腦相關(guān)疾病對(duì)腦網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋵傩杂绊憛s可能會(huì)產(chǎn)生不同的結(jié)果[6]。此外，機(jī)器學(xué)習(xí)方法如支持向量機(jī)（Support Vector Machine， SVM）算法結(jié)合彌散張量成像（Diffusion Tensor Imaging， DTI）、功能磁共振影像（functional Magnetic Resonance Imaging， fMRI）的研究方法已廣泛應(yīng)用于MCI診斷中[7-9]。

崔會(huì)芳等[8]使用基于靜息態(tài)fMRI的有向腦功能網(wǎng)絡(luò)對(duì)拓?fù)鋵傩赃M(jìn)行組間差異分析，將異常的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋵傩灾底鳛榉诸?lèi)特征，對(duì)正常對(duì)照（Normal Control， NC）、早期輕度認(rèn)知障礙（Early Mild Cognitive Impairment， EMCI）和晚期輕度認(rèn)知障礙（Late Mild Cognitive Impairment， LMCI）進(jìn)行了基于SVM的分類(lèi)研究。Alam等[10]利用結(jié)構(gòu)磁共振影像（structural Magnetic Resonance Imaging， sMRI）數(shù)據(jù)提取腦萎縮的體積特征對(duì)NC與MCI進(jìn)行了分類(lèi)研究。武政等[7]通過(guò)靜息態(tài)fMRI以及sMRI數(shù)據(jù)構(gòu)建腦功能網(wǎng)絡(luò)，將異常的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋵傩院臀s腦區(qū)的灰質(zhì)體積作為分類(lèi)特征，對(duì)NC、MCI和AD進(jìn)行分類(lèi)。現(xiàn)有研究大都是采用單一模態(tài)或針對(duì)大腦的某一個(gè)解剖區(qū)域進(jìn)行研究，然而這種方式的弊端是獲取的特征信息較為單一，且不利于沒(méi)有先驗(yàn)知識(shí)的研究者進(jìn)行研究。雖然也有研究采用了多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，但只將不同模態(tài)下提取到的特征進(jìn)行了簡(jiǎn)單的合并，沒(méi)有充分發(fā)揮多模態(tài)特征的優(yōu)勢(shì)。

本文研究擬對(duì)大腦結(jié)構(gòu)連接網(wǎng)絡(luò)和功能連接網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行融合，從多模態(tài)的角度更全面更可靠地研究MCI的病理生理機(jī)制，更準(zhǔn)確有效地找到MCI患者在腦網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)上所發(fā)生的變化。本文提出了一種多模態(tài)網(wǎng)絡(luò)融合的MCI輔助診斷分類(lèi)方法，通過(guò)圖論的方法，分析融合網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)鋵傩圆町悾纬商卣飨蛄浚瑯?gòu)建分類(lèi)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)阿爾茨海默癥患者的自動(dòng)識(shí)別，以此來(lái)輔助MCI的診斷，為MCI的診斷提供新視角。

1 本文方法

本文基于多模態(tài)融合腦網(wǎng)絡(luò)的分類(lèi)方法所采用的技術(shù)路線如圖1所示。首先，收集被試的DTI和fMRI數(shù)據(jù)，分別做預(yù)處理構(gòu)建結(jié)構(gòu)和功能連接;接著，融合結(jié)構(gòu)和功能連接得到融合網(wǎng)絡(luò)，計(jì)算網(wǎng)絡(luò)全局屬性和局部屬性，并篩選NC、MCI兩組中存在顯著差異的全局屬性，與局部屬性作為分類(lèi)特征。

1.1 數(shù)據(jù)采集

本文研究采用的DTI與靜息態(tài)fMRI數(shù)據(jù)均來(lái)源于阿爾茨海默癥神經(jīng)影像計(jì)劃（Alzheimers Disease Neuroimaging Initiative， ADNI）數(shù)據(jù)集（http：//adni.loni.ucla.edu/）。該公開(kāi)數(shù)據(jù)集旨在通過(guò)對(duì)患者的各種醫(yī)學(xué)成像數(shù)據(jù)的分析來(lái)研究AD的病理生理機(jī)制，并且此數(shù)據(jù)得到了研究者的廣泛使用，其中包括46例MCI被試以及80例NC被試。被試的年齡、性別、教育、簡(jiǎn)易精神狀態(tài)檢查表評(píng)分（Mini Mental State Examination， MMSE）、臨床癡呆評(píng)定量表評(píng)分（Clinical Dementia Rating， CDR）、社會(huì)活動(dòng)功能量表評(píng)分（Functional Activities Questionnaire， FAQ）如表1所示。表1中，對(duì)NC組與MCI患者進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，a組為雙尾卡方檢驗(yàn)，b組為單因素方差檢驗(yàn)，P值為顯著性差異。兩組被試在教育、性別上沒(méi)有顯著差異，而在年齡、MMSE、CDR和FAQ量表評(píng)分上有顯著的差異。

數(shù)據(jù)采集使用通用電氣醫(yī)療系統(tǒng)磁共振掃描儀，磁場(chǎng)強(qiáng)度為3T。DTI數(shù)據(jù)掃描參數(shù)設(shè)置為：Flip Angle=90.0°;Gradient Directions=48.0;Matrix=256×256×4320;FOV=0.9×0.9mm2;Slice Thickness=2.0mm;Echo Time（TE）=61ms;Repetition Time（TR）=7800ms。靜息態(tài)fMRI數(shù)據(jù)掃描參數(shù)設(shè)置為：Slice Thickness=3.4mm;Echo Time（TE）=30ms;Repetition Time （TR）=3000ms;Slices=48。

1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

DTI數(shù)據(jù)的預(yù)處理使用基于FSL5.0和Diffusion Toolkit的PANDA（a Pipeline for Analysing braiN Diffusion imAges）工具（http：//www.nitrc.org/projects/panda）[11]。圖像預(yù)處理步驟為：首先，進(jìn)行剝頭皮、頭動(dòng)及渦流校正;隨后，進(jìn)行重采樣，將圖像配準(zhǔn)至加拿大蒙特利爾神經(jīng)病學(xué)研究所（Montreal Neurological Institute， MNI）標(biāo)準(zhǔn)空間;然后，進(jìn)行高斯平滑。

fMRI數(shù)據(jù)的預(yù)處理基于DPARSF（Data Processing Assistant for Resting-State fMRI） v2.3工具[12]。針對(duì)每例數(shù)據(jù)的預(yù)處理流程為：首先，將前10s的功能圖像丟棄;隨后，將數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間片校正和頭動(dòng)校正，只保留水平頭動(dòng)小于1mm或者轉(zhuǎn)動(dòng)小于1°的被試;接著，將圖像使用平面回波成像（Echo Planar Imaging， EPI）模板空間配準(zhǔn)至體素為3mm的MNI標(biāo)準(zhǔn)空間;然后，進(jìn)行高斯平滑、低頻濾波（0.06～0.11Hz），以降低圖像數(shù)據(jù)中的低頻漂移及高頻的生物噪聲。

1.3 網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

本文研究將分別構(gòu)建大腦結(jié)構(gòu)連接網(wǎng)絡(luò)和功能連接網(wǎng)絡(luò)，并且基于個(gè)體水平來(lái)構(gòu)建大腦網(wǎng)絡(luò)。

1.3.1 結(jié)構(gòu)連接網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

節(jié)點(diǎn)是網(wǎng)絡(luò)中最基本的元素，本文研究采用自動(dòng)化解剖標(biāo)記（Automated Anatomical Labeling， AAL）模板[13]，將預(yù)處理后圖像劃分為90個(gè)大腦區(qū)域，其中左右半球各45個(gè)腦區(qū)。然后，采用PANDA工具包進(jìn)行白質(zhì)纖維追蹤來(lái)構(gòu)建確定性結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)。使用確定性纖維束追蹤算法計(jì)算出腦區(qū)間的纖維數(shù)（Fiber Number， FN）與部分各向異性指數(shù)（Fractional Anisotropy，F(xiàn)A），由此得到一個(gè)90×90纖維束數(shù)量矩陣與一個(gè)90×90部分各向異性指數(shù)矩陣。在重建結(jié)構(gòu)連接網(wǎng)絡(luò)（Structural Connectivity， SC）過(guò)程中，當(dāng)兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的纖維束數(shù)量大于3時(shí)，則存在連接[14]，并且FA作為結(jié)構(gòu)連接網(wǎng)絡(luò)（SC）權(quán)重。

1.3.2 功能連接網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

在本文研究中，不同大腦區(qū)域間的功能關(guān)系由大腦區(qū)域的時(shí)間序列之間的同步性來(lái)表示。與結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建類(lèi)似，功能網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建也需要通過(guò)AAL模板將大腦劃分為90個(gè)腦區(qū)，將每個(gè)腦區(qū)內(nèi)所包含的所有體素的時(shí)間序列進(jìn)行平均。然后，使用多元線性回歸分析的方法來(lái)消除部分由頭動(dòng)和全局腦信號(hào)引起的誤差。最后，計(jì)算每?jī)赡X區(qū)間的平均時(shí)間序列的皮爾遜相關(guān)性，由此得到一個(gè)90×90的相關(guān)矩陣。將功能連接網(wǎng)絡(luò)（Functional Connectivity， FC）中的節(jié)點(diǎn)與結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)以類(lèi)似的方式進(jìn)行處理[14]，并將相關(guān)矩陣的絕對(duì)值作為功能連接網(wǎng)絡(luò)（FC）的權(quán)重。

1.4 網(wǎng)絡(luò)融合

網(wǎng)絡(luò)融合旨在將每個(gè)被試的大腦結(jié)構(gòu)連接網(wǎng)絡(luò)和功能連接網(wǎng)絡(luò)的信息集成到融合網(wǎng)絡(luò)中。首先，將結(jié)構(gòu)連接矩陣與功能連接矩陣進(jìn)行Min-Max標(biāo)準(zhǔn)化，計(jì)算過(guò)程如式（1）所示：

z=（x-min）/（max-min）（1）

式中：z為標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)構(gòu)連接網(wǎng)絡(luò)矩陣SCz或標(biāo)準(zhǔn)化功能連接網(wǎng)絡(luò)矩陣FCz中的任一元素，即SCzi， j或FCzi， j。SCzi， j表示標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)構(gòu)連接網(wǎng)絡(luò)矩陣SCz中第i行、第j列的元素;FCzi， j表示標(biāo)準(zhǔn)化功能連接網(wǎng)絡(luò)矩陣FCz中第i行、第j列的元素。x為結(jié)構(gòu)連接網(wǎng)絡(luò)矩陣SC或功能連接網(wǎng)絡(luò)矩陣FC中與z對(duì)應(yīng)的元素;min為結(jié)構(gòu)連接網(wǎng)絡(luò)矩陣SC或功能連接網(wǎng)絡(luò)矩陣FC中元素的最小值;max為結(jié)構(gòu)連接網(wǎng)絡(luò)矩陣SC或功能連接網(wǎng)絡(luò)矩陣FC中元素的最大值。

然后，對(duì)得到的標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)構(gòu)連接網(wǎng)絡(luò)矩陣SCz和標(biāo)準(zhǔn)化功能連接網(wǎng)絡(luò)矩陣FCz進(jìn)行融合，從而得到基于結(jié)構(gòu)連接網(wǎng)絡(luò)與功能連接網(wǎng)絡(luò)的融合網(wǎng)絡(luò)矩陣FSC，計(jì)算過(guò)程[15]如式（2）所示：

FSC=ω（SCz）2+（1-ω）（FCz）2（2）

式中：ω為權(quán)值，取值范圍為0～1。取ω=ωm滿(mǎn)足min{COV（（ωm·SCzi， j），（1-ωm）·FCzi， j）}，即：當(dāng)標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)構(gòu)連接矩陣與標(biāo)準(zhǔn)化功能連接矩陣的方差最小，期望標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)構(gòu)連接矩陣與標(biāo)準(zhǔn)化功能連接矩陣的數(shù)據(jù)盡可能地相似。其意義是考慮到個(gè)體差異的情況，盡可能地將結(jié)構(gòu)和功能對(duì)大腦描述狀況進(jìn)行融合，同時(shí)將大腦結(jié)構(gòu)連接網(wǎng)絡(luò)和功能連接網(wǎng)絡(luò)的異常連接信息都盡可能集中在融合網(wǎng)絡(luò)中。ωm的取值范圍為[0.01，0.99]，步長(zhǎng)為0.01，并與m=1，2，…，99的取值一一對(duì)應(yīng)（即ω1=0.01， ω2=0.02，…，ω99=0.99）。同時(shí)，為了排除由于噪聲而不是病理原因造成的連接，本文研究對(duì)每一組被試的連接進(jìn)行非參數(shù)符號(hào)檢驗(yàn)并去除假連接[16]。

1.5 網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計(jì)特征及分析

在構(gòu)建融合網(wǎng)絡(luò)之后，為了更好地描述復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)需要一些方法來(lái)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)特征，因此對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行屬性的計(jì)算。使用不同的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋵傩灾笜?biāo)可以從不同方面對(duì)融合網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行刻畫(huà)和分析。在本文用到了一些最基本的概念，如：1）節(jié)點(diǎn)度描述了網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間互相連接的情況，刻畫(huà)了主要網(wǎng)絡(luò)演化的特性，節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的地位越重要?jiǎng)t節(jié)點(diǎn)的度也就越大[5]。在加權(quán)網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點(diǎn)度表示一個(gè)節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)連接的強(qiáng)度[17]。2）介數(shù)中心度是用來(lái)度量網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)相對(duì)重要性的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。3）標(biāo)準(zhǔn)化聚類(lèi)系數(shù)反映了網(wǎng)絡(luò)的局部功能的差異。4）標(biāo)準(zhǔn)化路徑長(zhǎng)度代表了整個(gè)網(wǎng)絡(luò)信息的傳遞效率。5）大腦網(wǎng)絡(luò)的小世界屬性代表了一個(gè)高效的系統(tǒng)，其中大腦網(wǎng)絡(luò)中功能分離與整合并存。為確保能夠?qū)⒎蛛x模塊內(nèi)的信息進(jìn)行高效整合，大腦網(wǎng)絡(luò)需要使得模塊化處理以及模塊之間快速的信息傳輸共存[18]。

1.6 分類(lèi)模型

SVM分類(lèi)器是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，其主要思想是尋找一個(gè)超平面，使兩組不同的高維數(shù)據(jù)盡可能地被超平面隔離，其特色在于通過(guò)核函數(shù)實(shí)現(xiàn)特征空間映射，通過(guò)結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則來(lái)盡可能地提升分類(lèi)器的泛化能力，即較少量的訓(xùn)練樣本也可以確保測(cè)試集的較小誤差，從而有效地解決了分類(lèi)中常見(jiàn)的小樣本、高維數(shù)、非線性和局部極小點(diǎn)等問(wèn)題，因此此分類(lèi)器被MRI信號(hào)分類(lèi)研究廣泛使用[19-21]。而在本文研究中，由于樣本量的限制，使用SVM算法更為合適。

融合網(wǎng)絡(luò)基于全局屬性與局部屬性的計(jì)算產(chǎn)生了大量的原始特征。在構(gòu)建分類(lèi)器模型的過(guò)程中，特征的數(shù)量也是對(duì)模型進(jìn)行評(píng)價(jià)的重要指標(biāo)之一。因?yàn)榈途S度的特征空間將減小模型的復(fù)雜度，以此減少分類(lèi)器訓(xùn)練和測(cè)試的時(shí)間，并且原始特征集中可能有不相關(guān)或冗余的特征降低分類(lèi)器的性能;所以本文研究在構(gòu)建分類(lèi)器模型的過(guò)程中，按照特征的貢獻(xiàn)度將特征排序，先加入貢獻(xiàn)度最高的特征，再加入較低貢獻(xiàn)度的特征。全局屬性和局部屬性的特征選擇結(jié)果分別如表2、表3所示，本文研究將融合網(wǎng)絡(luò)屬性的單因素方差分析（One-way ANalysis of VAriance， ANOVA）結(jié)果中的F值和P值作為特征貢獻(xiàn)度高低的依據(jù)，其中F值是方差分析中的一個(gè)指標(biāo)，F(xiàn)值越大結(jié)果越可靠。

為此，本文研究采用單因素方差分析方法，對(duì)NC和MCI兩組融合網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)鋵傩赃M(jìn)行比較分析[22]，提取差異顯著的全局屬性以及局部屬性作為分類(lèi)特征（如表2～3所示特征選擇結(jié)果），選擇SVM徑向基核函數(shù)（Radial Basis Function， RBF）算法來(lái)構(gòu)建分類(lèi)模型。在本文研究中，通過(guò)對(duì)分類(lèi)結(jié)果使用留一法交叉驗(yàn)證來(lái)對(duì)分類(lèi)模型的性能進(jìn)行評(píng)價(jià)。每次從待分類(lèi)樣本中選擇一個(gè)用于測(cè)試樣本集，其余作為訓(xùn)練樣本集，對(duì)樣本進(jìn)行分類(lèi)實(shí)驗(yàn)以獲取分類(lèi)靈敏度、特異度、準(zhǔn)確率、受試者工作特征（Receiver Operating Characteristic， ROC）曲線和ROC曲線下面積（Area Under Curve， AUC）。對(duì)所有樣本都重復(fù)進(jìn)行一次，并將所有結(jié)果取均值用以評(píng)價(jià)分類(lèi)性能。這一方法已經(jīng)廣泛地應(yīng)用在同類(lèi)研究中。

2 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

2.1 特征選擇結(jié)果

對(duì)NC和MCI兩組的融合網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)鋵傩赃M(jìn)行單因素方差分析，取P值小于0.001為兩組被試間差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，提取差異顯著的全局與局部屬性作為分類(lèi)特征，結(jié)果如圖2所示。其中MCI的全局屬性如節(jié)點(diǎn)度等出現(xiàn)了顯著差異，如圖2（a）所示顯著差異的全局屬性;如圖2（b）所示，在融合網(wǎng)絡(luò)的局部屬性分析中MCI患者的顳下回、丘腦等14個(gè)腦區(qū)的節(jié)點(diǎn)度發(fā)現(xiàn)顯著降低。

2.2 SVM分類(lèi)結(jié)果

不同網(wǎng)絡(luò)模型的SVM分類(lèi)結(jié)果如表4所示。

將所得到的差異全局屬性和局部屬性作為特征使用交叉驗(yàn)證對(duì)患者以及正常被試進(jìn)行分類(lèi)，每次隨機(jī)從待分類(lèi)樣本中選擇一個(gè)樣本作為測(cè)試樣本集，其余為訓(xùn)練樣本集，然后得到準(zhǔn)確率為93.65%;在加入MMSE、CDR、FAQ量表得分之后，準(zhǔn)確率為94.44%。在使用同樣的選擇特征方法且同樣的數(shù)據(jù)集情況下，基于結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)對(duì)MCI進(jìn)行分類(lèi)其準(zhǔn)確率為72.22%，而基于功能網(wǎng)絡(luò)的MCI分類(lèi)準(zhǔn)確率為77.78%，均小于融合網(wǎng)絡(luò)的分類(lèi)準(zhǔn)確率。在多模態(tài)但不使用文中融合方法而將分別從結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)與功能網(wǎng)絡(luò)選擇出的特征進(jìn)行合并的情況下對(duì)MCI進(jìn)行分類(lèi)，準(zhǔn)確率為80.16%，小于基于融合網(wǎng)絡(luò)的分類(lèi)準(zhǔn)確率。

2.3 結(jié)果分析

本文研究結(jié)果表明，MCI患者的融合網(wǎng)絡(luò)中的一些屬性都與正常對(duì)照組存在一定差異，這些差異與已有的研究結(jié)論較為一致。其中在全局屬性上，MCI患者的節(jié)點(diǎn)度下降，說(shuō)明患者的大腦部分區(qū)域已經(jīng)開(kāi)始萎縮。基于節(jié)點(diǎn)進(jìn)一步分析，本文研究找到了節(jié)點(diǎn)度屬性顯著下降的主要腦區(qū)，其中主要包括扣帶回、顳上回以及額葉和頂葉部分腦區(qū)等，可見(jiàn)MCI的萎縮模式與AD相似，富含核心節(jié)點(diǎn)的大腦區(qū)域（如頂葉、扣帶回和額葉）在MCI和AD患者中容易受損[23]。此外，現(xiàn)有研究表明，MCI患者的認(rèn)知功能受損的情況并非由個(gè)別腦區(qū)受損萎縮所導(dǎo)致，而是在全腦中多個(gè)腦區(qū)均有不同程度的損傷。文獻(xiàn)[16]的研究發(fā)現(xiàn)，MCI患者都存在廣泛的異常連接，這些異常連接涉及周?chē)鷧^(qū)域，可能會(huì)導(dǎo)致他們經(jīng)歷早期的記憶衰退，但是患者的核心連接相對(duì)保存了下來(lái);并且，失常腦區(qū)大多與記憶、聽(tīng)覺(jué)、語(yǔ)言、注意力等認(rèn)知功能聯(lián)系緊密，部分腦區(qū)屬于默認(rèn)網(wǎng)絡(luò)，而默認(rèn)網(wǎng)絡(luò)與各種高級(jí)認(rèn)知密切相關(guān)。本文研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，MCI患者在認(rèn)知功能障礙的行為表現(xiàn)是一致的，即MCI患者除了有輕度的記憶功能障礙之外，其他認(rèn)知的功能如語(yǔ)言功能、視覺(jué)功能以及注意力功能等都受到了不同程度的影響。

此外，本文研究結(jié)果表明，本文所提融合網(wǎng)絡(luò)的MCI患者介數(shù)中心度、標(biāo)準(zhǔn)化聚類(lèi)系數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)化路徑長(zhǎng)度、小世界屬性和模塊化都顯著升高，與已有研究存在一致性。文獻(xiàn)[26]利用靜息態(tài)fMRI研究發(fā)現(xiàn)，MCI組小世界屬性異常、聚類(lèi)系數(shù)和最短路徑長(zhǎng)度升高。文獻(xiàn)[27]研究也表明MCI患者的腦網(wǎng)絡(luò)屬性中小世界屬性存在顯著異常。同時(shí)，本文基于結(jié)構(gòu)功能連接的融合網(wǎng)絡(luò)研究結(jié)果也發(fā)現(xiàn)，融合網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對(duì)MCI的研究更有效并且更全面地發(fā)現(xiàn)了拓?fù)鋵傩陨系牟町愋浴Ｓ捎诨颊吣X網(wǎng)絡(luò)模式出現(xiàn)異常相關(guān)、患者腦網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)腦結(jié)構(gòu)組織逐漸喪失，出現(xiàn)了異常的模塊分離以及整合，導(dǎo)致大腦信息交流傳遞出現(xiàn)異常[28]。

從分類(lèi)準(zhǔn)確率來(lái)看，本文所提方法的分類(lèi)準(zhǔn)確率高于已有基于單模態(tài)的分類(lèi)研究，不同方法的MCI分類(lèi)結(jié)果如表5所示。如：文獻(xiàn)[10]利用sMRI數(shù)據(jù)取腦萎縮的體積特征進(jìn)行分析，MCI患者與NC組之間的分類(lèi)準(zhǔn)確率為86.54%;文獻(xiàn)[8]采用靜息態(tài)fMRI數(shù)據(jù)構(gòu)建大腦有向功能網(wǎng)絡(luò)，提取異常的網(wǎng)絡(luò)屬性值作為分類(lèi)特征，EMCI與NC分類(lèi)準(zhǔn)確率為88.24%（41個(gè)特征），LMCI與NC分類(lèi)準(zhǔn)確率為94.12%（38個(gè)特征）， 均低于本文方法NC與MCI分類(lèi)的分類(lèi)準(zhǔn)確率（94.44%，23個(gè)特征）。本文方法使用更少的特征達(dá)到了更高的分類(lèi)準(zhǔn)確率，有效降低了計(jì)算量，減少了分類(lèi)器訓(xùn)練和測(cè)試的時(shí)間，并且LMCI患者為MCI的晚期階段，腦網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)已經(jīng)產(chǎn)生了顯著的改變，因此相比之下本文方法構(gòu)建的分類(lèi)模型的性能更優(yōu)。文獻(xiàn)[9]將基于腦功能網(wǎng)絡(luò)的異常屬性作為分類(lèi)特征，EMCI和NC的分類(lèi)準(zhǔn)確率為75.33%，LMCI和NC的分類(lèi)準(zhǔn)確率為83.79%。現(xiàn)有的分類(lèi)方法中只針對(duì)單一模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，必然會(huì)使得信息不夠充分，進(jìn)而導(dǎo)致整體的分類(lèi)性能受到局限。因此，先將多模態(tài)成像數(shù)據(jù)融合再進(jìn)行分類(lèi)研究的方法已經(jīng)被越來(lái)越多的研究認(rèn)可。

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This work is partially supported by the National Natural Science Foundation of China （61873178， 61876124， 61503272）， the Key Research and Development Program of Shanxi Province （International Science and Technology Cooperation） （201803D421047）， the Natural Science Foundation of Shanxi Province （201801D121135）， the Natural Science Foundation for Young Scientists of Shanxi Province （201701D221119）.

WANG Xin， born in 1996， M. S. candidate. His research interests include intelligent information processing， brain informatics.

GAO Yuan， born in 1995， M. S. candidate. Her research interests include intelligent information processing， brain informatics.

WANG Bin， born in 1983， Ph. D.， associate professor. His research interests include psychology， intelligent information processing， brain informatics.

SUN Jie， born in 1994， M. S. candidate. Her research interests include intelligent information processing， brain informatics.

XIANG Jie， born in 1970， Ph. D.， professor. Her research interests include intelligent information processing， brain informatics， big data management and analysis.

收稿日期：2019-05-28;修回日期：2019-07-25;錄用日期：2019-07-29。

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（61873178，61876124，61503272）;山西省重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃國(guó)際科技合作項(xiàng)目（201803D421047）;山西省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（201801D121135）;山西省青年科技研究基金資助項(xiàng)目（201701D221119）。

作者簡(jiǎn)介：王鑫（1996—），男，山西忻州人，碩士研究生，主要研究方向：智能信息處理、腦信息學(xué); 高原（1995—），女，山西長(zhǎng)治人，碩士研究生，主要研究方向：智能信息處理、腦信息學(xué); 王彬（1983—），男，四川內(nèi)江人，副教授，博士，主要研究方向：心理學(xué)、智能信息處理、腦信息學(xué); 孫婕（1994—），女，山西太原人，碩士研究生，主要研究方向：智能信息處理、腦信息學(xué); 相潔（1970—），女，山西太原人，教授，博士生導(dǎo)師，博士，主要研究方向：智能信息處理、腦信息學(xué)、大數(shù)據(jù)管理與分析。

文章編號(hào)：1001-9081（2019）12-3703-06DOI：10.11772/j.issn.1001-9081.2019050901