黃慶坤 賀政剛 楊鵬

摘要：文章通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)功能性核磁共振成像（fMRI）數(shù)據(jù)進(jìn)行分類研究．旨在探討精神分裂患者的差異性腦網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。在特征選擇上，采用了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析來(lái)度量腦網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)鋵傩?，并且以年齡為協(xié)變量通過(guò)雙樣本￡檢驗(yàn)構(gòu)建顯著差異性特征集；在分類算法上，采用粒子群優(yōu)化支持向量機(jī)分類算法，在10折交叉驗(yàn)證下進(jìn)行建模分析。結(jié)果表明精神分裂患者（SCH）組和正常被試（NC）組在全局屬性和節(jié)點(diǎn)屬性上存在顯著差異，在分類模型下能夠得到最佳準(zhǔn)確率93％。

關(guān)鍵詞：機(jī)器學(xué)習(xí)；功能性核磁共振成像；統(tǒng)計(jì)分析；復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)

中圖法分類號(hào)：TPI83 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

１ 引言

人在處理事件或完成某項(xiàng)任務(wù)時(shí)，大腦需要依賴各個(gè)功能腦區(qū)的相互協(xié)作，盡管在休息時(shí)，大腦仍需要消耗大量的能量來(lái)進(jìn)行信息處理。從各個(gè)功能腦區(qū)相互作用所形成的復(fù)雜腦網(wǎng)絡(luò)這一角度研究大腦，能進(jìn)一步闡述腦內(nèi)信息加工機(jī)制，對(duì)相關(guān)腦疾病診斷具有較大的理論價(jià)值。近年來(lái)，ＦＭＲＩ 技術(shù)已廣泛應(yīng)用于腦功能網(wǎng)絡(luò)的研究，Ｒｕｂｉｎｏｖ 等［１］ 通過(guò)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析來(lái)量化大腦網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)；Ｗａｎｇ 等［２］ 通過(guò)靜息態(tài)ｆＭＲＩ 數(shù)據(jù)研究腦功能網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲笜?biāo)并對(duì)ＴＲＴ 參數(shù)進(jìn)行評(píng)估；Ｏｎｉａｓ 等［３］ 概述了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)計(jì)參數(shù)并對(duì)癲癇患者的腦網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行度量；王靜等［４］ 對(duì)抑郁癥患者大腦的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究進(jìn)行綜述等。在先前的研究中［５］ ，研究了大腦感興趣區(qū)域（ＲＯＩ）的功能連接（ＦＣ），將其作為特征向量，通過(guò)ＰＣＡ 算法構(gòu)建特征集并進(jìn)行分類實(shí)驗(yàn)，其本質(zhì)上屬于種子點(diǎn)分析法，僅通過(guò)建模分類來(lái)說(shuō)明在精神分裂患者中存在差異性腦區(qū)或腦網(wǎng)絡(luò)機(jī)制，但未深入研究大腦網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的拓?fù)鋵傩砸约案鱾€(gè)節(jié)點(diǎn)之間存在的差異性。對(duì)此，本文首先通過(guò)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計(jì)量描述來(lái)度量ＳＣＨ 組與ＮＣ 組的腦網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；其次將年齡作為協(xié)變量，通過(guò)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法討論精神分裂患者的差異性腦網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)并構(gòu)建特征集；最后使用粒子群優(yōu)化ＳＶＭ 分類模型進(jìn)行建模論證，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)一步解釋精神分裂患者的潛在患病機(jī)理。

２ 相關(guān)理論

２．１ 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)計(jì)描述

在大腦中，將以ＲＯＩ 為節(jié)點(diǎn)所構(gòu)成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中根據(jù)全局指標(biāo)（Ｇｌｏｂａｌ）和節(jié)點(diǎn)指標(biāo)（Ｎｏｄｅ）作為網(wǎng)絡(luò)度量方法［６］ 。全局指標(biāo)根據(jù)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)相關(guān)統(tǒng)計(jì)進(jìn)行描述， 具體包括： 聚類系數(shù)（ Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）、最短路徑長(zhǎng)度（Ｓｈｏｒｔｅｓｔ ｐａｔｈ ｌｅｎｇｔｈ）、小世界屬性（Ｓｍａｌｌ ｗｏｒｌｄ）、全局效率（Ｇｌｏｂａｌ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ）、同配性（Ａｓｓｏｒｔａｔｉｖｉｔｙ）、同步性（Ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎ）、層次（Ｈｉｅｒａｒｃｈｙ）系數(shù)［７］ 。節(jié)點(diǎn)指標(biāo)根據(jù)節(jié)點(diǎn)信息進(jìn)行計(jì)算，具體包括：節(jié)點(diǎn)聚類系數(shù)、節(jié)點(diǎn)最短路徑長(zhǎng)度、節(jié)點(diǎn)效率（ Ｎｏｄａｌ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ）、度中心性（ ＤｅｇｒｅｅＣｅｎｔｒａｌｉｔｙ）、介數(shù)中心性（Ｂｅｔｗｅｅｎｎｅｓｓ Ｃｅｎｔｒａｌｉｔｙ）。

２．２ 粒子群算法優(yōu)化分類

３ 實(shí)驗(yàn)

３．１ 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)

實(shí)驗(yàn)基于Ｍａｔｌａｂ 平臺(tái)Ｒ２０２１ａ 版本和Ｐｙｃｈａｒｍ 平臺(tái)２０２１．２ 版本。Ｍａｔｌａｂ 中主要使用的工具箱為ｇｒｅｔｎａｖ２． ０ 版本［８］ 。Ｐｙｃｈａｒｍ 中主要使用Ａｎａｃｏｎｄａ３，ｎｉｌｅａｒｎ０．８．１ 版本，ｓｋｌｅａｒｎ０．２４．２ 版本以及數(shù)據(jù)處理庫(kù)和繪圖庫(kù)等。

３．２ 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)源于生物醫(yī)學(xué)研究卓越中心提供的精神分裂癥數(shù)據(jù)集，實(shí)驗(yàn)選擇７４ 名ＮＣ 和７２ 名ＳＣＨ的ｒｓ?ｆＭＲＩ（ｆｍｒｉ＿ＸＸＸＸＸＸＸ．ｎｉｉ．ｇｚ）和被試采集記錄構(gòu)建樣本數(shù)據(jù)。通過(guò)校正、標(biāo)準(zhǔn)化、平滑、去線性趨勢(shì)、回歸協(xié)變量、濾波等程序?qū)Γ妫停遥?數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)預(yù)處理。

３．３ 實(shí)驗(yàn)流程

實(shí)驗(yàn)通過(guò)Ｐｙｔｈｏｎ 編程語(yǔ)言進(jìn)行代碼簡(jiǎn)寫(xiě)，如圖１所示。（１） 劃分樣本數(shù)據(jù)。通過(guò)ｃｏｂｒｅ 數(shù)據(jù)集中ｐｈｅｎｏｔｙｐｉｃ＿ｄａｔａ．ｔｓｖ 文件將ｆＭＲＩ 數(shù)據(jù)分為ＮＣ 組（７４名正常被試ＮＣ．ｎｉｉ）和ＳＣＨ 組（７２ 名精神分裂患者ＳＣＨ．ｎｉｉ）２ 類，并構(gòu)造類別標(biāo)簽集（ＮＣ．ｌａｂｅｌ 和ＳＣＨ．ｌａｂｅｌ）。（２） 全局和節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)分析。實(shí)驗(yàn)使用解剖學(xué)自動(dòng)標(biāo)記圖譜ＡＬＬ?９０，通過(guò)ｇｒｅｔｎａ 計(jì)算相關(guān)全局與節(jié)點(diǎn)指標(biāo)，具體見(jiàn)２．１ 節(jié)，其中使用Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｓｐａｒｓｉｔｙ 閾值法（閾值被定義為實(shí)際連邊數(shù)與最大可能性連邊數(shù)的比率）進(jìn)行篩選，并且與隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行對(duì)比，以確定非隨機(jī)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，稀疏閾值設(shè)置為［０．０５， ０．１， ０．１５，０．２， ０．２５， ０．３， ０．３５， ０．４， ０．４５， ０．５］。（３）統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)構(gòu)建特征集。將年齡作為協(xié)變量，通過(guò)雙樣本ｔ 檢驗(yàn)對(duì)比ＮＣ 組和ＳＣＨ 組的差異性指標(biāo)（ｐ＜０．０５，ＦＤＲ 矯正）并構(gòu)建特征集（ＮＣ．ｔｒａｉｎ 和ＳＣＨ．ｔｒａｉｎ）。（４）建立ＳＶＭ 模型。通過(guò)ＰＳＯ 優(yōu)化算法在１０ 折交叉驗(yàn)證下對(duì)特征集和標(biāo)簽集進(jìn)行二分類實(shí)驗(yàn)。

４ 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

４．１ 全局指標(biāo)

通過(guò)曲下面積（ＡＵＣ）分析發(fā)現(xiàn)：聚類系數(shù)（Ｃｐ）有顯著差異ｐ ＝ ０．０３８，ｔ ＝ ２．０９，ＮＣ 組大于ＳＣＨ 組；最短路徑長(zhǎng)度（Ｌｐ）有顯著差異ｐ ＝０．００３，ｔ ＝３．０１，ＮＣ 組大于ＳＣＨ 組；小世界指數(shù)（σ 有）顯著差異ｐ ＝０．０１，ｔ ＝－２．５８，ＮＣ 組小于ＳＣＨ 組；全局效率（Ｅｇ）有顯著差異ｐ ＝０．０３７，ｔ ＝ －２．１，ＮＣ 組小于ＳＣＨ 組；層級(jí)系數(shù)（ａｂ）有顯著差異ｐ ＝０．０１７，ｔ ＝－２．４２，ＮＣ 組小于ＳＣＨ 組，如圖２ 所示；局部效率（Ｅｌｏｃ）、同配性（ａｒ）、同步性（ａｓ）沒(méi)有顯著差異（Ｐ＞０．０５）。

４．２ 節(jié)點(diǎn)指標(biāo)

節(jié)點(diǎn)聚類系數(shù)（ＮＣｐ）有顯著差異的節(jié)點(diǎn)為５７（左側(cè)中央后回）。提取５７ 節(jié)點(diǎn)的值進(jìn)行雙樣本ｔ 檢驗(yàn)：節(jié)點(diǎn)５７ 的ｔ ＝３．７５，ＮＣ 組大于ＳＣＨ 組，如圖３ 所示。

節(jié)點(diǎn)效率（ＮＥ）有顯著差異的節(jié)點(diǎn)為４（右側(cè)背外側(cè)額上回）、７４（右側(cè)豆?fàn)顨ず耍?、７７（左?cè)丘腦）、７８（右側(cè)丘腦）。提取４ 個(gè)節(jié)點(diǎn)的值進(jìn)行雙樣本ｔ 檢驗(yàn)：節(jié)點(diǎn)４ 的ｔ ＝－３．４２，ＮＣ 組小于ＳＣＨ 組；節(jié)點(diǎn)７４ 的ｔ ＝－３．４６，ＮＣ 組小于ＳＣＨ 組；節(jié)點(diǎn)７７ 的ｔ ＝－４．２３，ＮＣ 組小于ＳＣＨ 組；節(jié)點(diǎn)７８ 的ｔ ＝－４．１２，ＮＣ 組小于ＳＣＨ 組，如圖４ 所示。

節(jié)點(diǎn)度中心性（ＮＤｃ）有顯著差異的腦區(qū)為６９（左側(cè)中央旁小葉）、７４（右側(cè)豆?fàn)顨ず耍ⅲ罚罚ㄗ髠?cè)丘腦）、７８（右側(cè)丘腦）。提?。?個(gè)腦區(qū)的值進(jìn)行雙樣本ｔ 檢驗(yàn)：節(jié)點(diǎn)６９ 的ｔ ＝３．２８，ＮＣ 組大于ＳＣＨ 組；節(jié)點(diǎn)７４ 的ｔ＝－３．４６，ＮＣ 組小于ＳＣＨ 組；節(jié)點(diǎn)７７ 的ｔ ＝ －４．１８，ＮＣ組小于ＳＣＨ 組；節(jié)點(diǎn)７８ 的ｔ ＝ －３．５８，ＮＣ 組小于ＳＣＨ組，如圖５ 所示。

節(jié)點(diǎn)局部效率（ＮＬｅ）沒(méi)有顯著差異；節(jié)點(diǎn)介數(shù)中心性（ＮＢｃ）沒(méi)有顯著差異；節(jié)點(diǎn)最短路徑長(zhǎng)度（ＮＬｐ）沒(méi)有顯著差異。

４．３ 分類結(jié)果

通過(guò)顯著差異的全局指標(biāo)和節(jié)點(diǎn)指標(biāo)構(gòu)建特征集，如圖６ 所示。實(shí)驗(yàn)對(duì)比高斯核函數(shù)和線性核函數(shù)，在ｋ ＝１０ 的交叉驗(yàn)證下（ＫＦｌｏｄ），ｒｂｆ ＳＶＭ 分類準(zhǔn)確率平均為７６％ （Ｃ ＝ １３０． ５５４ ９，ｇａｍ ＝ ０． ００１），ｌｉｎｅａｒＳＶＭ 分類準(zhǔn)確率平均為７５．１％ （Ｃ ＝ １３０．５５４ ９）。其中，當(dāng)Ｋ ＝１ 時(shí)，ｌｉｎｅａｒ ＳＶＭ 分類準(zhǔn)確率最高為９３．３％，當(dāng)Ｋ ＝１０ 時(shí)，ｌｉｎｅａｒ ＳＭＶ 和ｒｂｆ ＳＶＭ 對(duì)于特征集的訓(xùn)練效果普遍較差，這是由于ＫＦｏｌｄ 交叉驗(yàn)證劃分訓(xùn)練樣本不均所導(dǎo)致的。實(shí)驗(yàn)同時(shí)對(duì)比全局指標(biāo)和節(jié)點(diǎn)指標(biāo)，其中節(jié)點(diǎn)指標(biāo)平均準(zhǔn)確率均高于全局指標(biāo)平均準(zhǔn)確率，同時(shí)低于特征集平均準(zhǔn)確率，如圖７ 所示。

５ 討論

本文在特征選擇上屬于種子點(diǎn)分析法，區(qū)別于傳統(tǒng)ＦＣ 分析和ＰＣＡ 降維等方法在特征上選擇具有顯著差異性全局屬性和節(jié)點(diǎn)屬性。通過(guò)雙樣本ｔ 檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，患者腦網(wǎng)絡(luò)中聚類系數(shù)和最短路徑長(zhǎng)度低于正常被試，在節(jié)點(diǎn)中央后回（ＰｏＣＧ．Ｌ）的節(jié)點(diǎn)聚類系數(shù)存在顯著差異（Ｐ＜０．００１），吳偉斌等［９］ 解釋了該結(jié)果的生理學(xué)原理。全局效率患者高于正常被試，在節(jié)點(diǎn)背外側(cè)額上回（ＳＦＧｄｏｒ．Ｒ）、豆?fàn)顨ず耍ǎ校眨裕?Ｒ）、丘腦（ＴＨＡ）的節(jié)點(diǎn)效率存在顯著差異（Ｐ＜０．００１），說(shuō)明精神分裂患者腦網(wǎng)絡(luò)的集團(tuán)化程度和信息傳輸速率存在差異，特別是各種感覺(jué)的傳導(dǎo)通路均在ＴＨＡ 內(nèi)更換神經(jīng)元后投射到大腦皮層，解釋了精神分裂患者存在幻想癥、思維混亂、極度激動(dòng)等行為，由于小世界屬性參數(shù)受到隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)的聚類系數(shù)與最短路徑影響，因此出現(xiàn)小世界屬性ＳＣＨ 組大于ＮＣ 組的現(xiàn)象。在實(shí)驗(yàn)中為了減少個(gè)體性差異對(duì)實(shí)驗(yàn)的影響，在進(jìn)行雙樣本ｔ 檢驗(yàn)時(shí)，均以年齡為協(xié)變量對(duì)比兩組被試的全局指標(biāo)和節(jié)點(diǎn)指標(biāo)，考慮到性別所帶來(lái)的影響，實(shí)驗(yàn)對(duì)比僅發(fā)現(xiàn)男性患者（５８ 人）和女性患者（１４ 人）在節(jié)點(diǎn)度中心性的上距狀裂周圍皮層（ＣＡＬ．Ｒ）腦區(qū)存在顯著差異（ｐ ＝０．０００２，ｔ ＝３．９２，ＦＤＲ 矯正），具有較強(qiáng)的特征解釋性。在分類方法上屬于機(jī)器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)，實(shí)驗(yàn)通過(guò)ＳＶＭ 算法解決ｆＭＲＩ 數(shù)據(jù)小樣本問(wèn)題，通過(guò)核函數(shù)解決了ｆＭＲＩ 數(shù)據(jù)高維度特性問(wèn)題，相較于之前的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，最優(yōu)分類準(zhǔn)確率９３％也進(jìn)一步證實(shí)從復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究角度構(gòu)建特征來(lái)進(jìn)一步區(qū)別患者與正常被試的可能性，為計(jì)算機(jī)輔助診斷提供了參考。實(shí)驗(yàn)中仍有未充分考慮的其他干擾因素導(dǎo)致樣本泛化能力有待提高，如ＫＦｌｏｄ 交叉驗(yàn)證中正負(fù)樣本均等劃分以及大腦結(jié)構(gòu)成像中掃描的灰質(zhì)、白質(zhì)和腦脊液的形態(tài)結(jié)構(gòu)以及被試的性別、慣用手等因素，因此對(duì)于部分劃分的樣本訓(xùn)練效果較差。下一步工作可結(jié)合多模態(tài)ＭＲＩ 分析，提取不同特征值和嘗試不同算法［１０］ ，以盡量減少由于個(gè)體差異性以及多變的生理學(xué)因素所帶來(lái)的干擾。

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作者簡(jiǎn)介：黃慶坤（１９９４—），碩士，助教，研究方向：計(jì)算機(jī)技術(shù)。

賀政剛（１９９４—），碩士，助教，研究方向：應(yīng)用數(shù)學(xué)。

楊鵬（１９９５—），本科，助教，研究方向：臨床醫(yī)學(xué)。