机器学习方法在fMRI数据中的应用研究

黄庆坤 贺政刚 杨鹏

摘要：文章通过机器学习方法对功能性核磁共振成像（fMRI）数据进行分类研究．旨在探讨精神分裂患者的差异性脑网络结构。在特征选择上，采用了复杂网络分析来度量脑网络的拓扑属性，并且以年龄为协变量通过双样本￡检验构建显著差异性特征集；在分类算法上，采用粒子群优化支持向量机分类算法，在10折交叉验证下进行建模分析。结果表明精神分裂患者（SCH）组和正常被试（NC）组在全局属性和节点属性上存在显著差异，在分类模型下能够得到最佳准确率93％。

关键词：机器学习；功能性核磁共振成像；统计分析；复杂网络

中图法分类号：TPI83 文献标识码：A

１ 引言

人在处理事件或完成某项任务时，大脑需要依赖各个功能脑区的相互协作，尽管在休息时，大脑仍需要消耗大量的能量来进行信息处理。从各个功能脑区相互作用所形成的复杂脑网络这一角度研究大脑，能进一步阐述脑内信息加工机制，对相关脑疾病诊断具有较大的理论价值。近年来，ＦＭＲＩ 技术已广泛应用于脑功能网络的研究，Ｒｕｂｉｎｏｖ 等［１］ 通过复杂网络分析来量化大脑网络拓扑结构；Ｗａｎｇ 等［２］ 通过静息态ｆＭＲＩ 数据研究脑功能网络拓扑指标并对ＴＲＴ 参数进行评估；Ｏｎｉａｓ 等［３］ 概述了复杂网络的统计参数并对癫痫患者的脑网络结构进行度量；王静等［４］ 对抑郁症患者大脑的复杂网络研究进行综述等。在先前的研究中［５］ ，研究了大脑感兴趣区域（ＲＯＩ）的功能连接（ＦＣ），将其作为特征向量，通过ＰＣＡ 算法构建特征集并进行分类实验，其本质上属于种子点分析法，仅通过建模分类来说明在精神分裂患者中存在差异性脑区或脑网络机制，但未深入研究大脑网络结构的拓扑属性以及各个节点之间存在的差异性。对此，本文首先通过复杂网络统计量描述来度量ＳＣＨ 组与ＮＣ 组的脑网络结构；其次将年龄作为协变量，通过统计检验方法讨论精神分裂患者的差异性脑网络结构并构建特征集；最后使用粒子群优化ＳＶＭ 分类模型进行建模论证，通过机器学习方法进一步解释精神分裂患者的潜在患病机理。

２ 相关理论

２．１ 复杂网络的统计描述

在大脑中，将以ＲＯＩ 为节点所构成的复杂网络中根据全局指标（Ｇｌｏｂａｌ）和节点指标（Ｎｏｄｅ）作为网络度量方法［６］ 。全局指标根据整个网络结构对相关统计进行描述， 具体包括： 聚类系数（ Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）、最短路径长度（Ｓｈｏｒｔｅｓｔ ｐａｔｈ ｌｅｎｇｔｈ）、小世界属性（Ｓｍａｌｌ ｗｏｒｌｄ）、全局效率（Ｇｌｏｂａｌ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ）、同配性（Ａｓｓｏｒｔａｔｉｖｉｔｙ）、同步性（Ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎ）、层次（Ｈｉｅｒａｒｃｈｙ）系数［７］ 。节点指标根据节点信息进行计算，具体包括：节点聚类系数、节点最短路径长度、节点效率（ Ｎｏｄａｌ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ）、度中心性（ ＤｅｇｒｅｅＣｅｎｔｒａｌｉｔｙ）、介数中心性（Ｂｅｔｗｅｅｎｎｅｓｓ Ｃｅｎｔｒａｌｉｔｙ）。

２．２ 粒子群算法优化分类

３ 实验

３．１ 实验平台

实验基于Ｍａｔｌａｂ 平台Ｒ２０２１ａ 版本和Ｐｙｃｈａｒｍ 平台２０２１．２ 版本。Ｍａｔｌａｂ 中主要使用的工具箱为ｇｒｅｔｎａｖ２． ０ 版本［８］ 。Ｐｙｃｈａｒｍ 中主要使用Ａｎａｃｏｎｄａ３，ｎｉｌｅａｒｎ０．８．１ 版本，ｓｋｌｅａｒｎ０．２４．２ 版本以及数据处理库和绘图库等。

３．２ 实验数据

实验数据来源于生物医学研究卓越中心提供的精神分裂症数据集，实验选择７４ 名ＮＣ 和７２ 名ＳＣＨ的ｒｓ?ｆＭＲＩ（ｆｍｒｉ＿ＸＸＸＸＸＸＸ．ｎｉｉ．ｇｚ）和被试采集记录构建样本数据。通过校正、标准化、平滑、去线性趋势、回归协变量、滤波等程序对ｆＭＲＩ 数据进行标准预处理。

３．３ 实验流程

实验通过Ｐｙｔｈｏｎ 编程语言进行代码简写，如图１所示。（１） 划分样本数据。通过ｃｏｂｒｅ 数据集中ｐｈｅｎｏｔｙｐｉｃ＿ｄａｔａ．ｔｓｖ 文件将ｆＭＲＩ 数据分为ＮＣ 组（７４名正常被试ＮＣ．ｎｉｉ）和ＳＣＨ 组（７２ 名精神分裂患者ＳＣＨ．ｎｉｉ）２ 类，并构造类别标签集（ＮＣ．ｌａｂｅｌ 和ＳＣＨ．ｌａｂｅｌ）。（２） 全局和节点网络分析。实验使用解剖学自动标记图谱ＡＬＬ?９０，通过ｇｒｅｔｎａ 计算相关全局与节点指标，具体见２．１ 节，其中使用Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｓｐａｒｓｉｔｙ 阈值法（阈值被定义为实际连边数与最大可能性连边数的比率）进行筛选，并且与随机网络进行对比，以确定非随机拓扑结构，稀疏阈值设置为［０．０５， ０．１， ０．１５，０．２， ０．２５， ０．３， ０．３５， ０．４， ０．４５， ０．５］。（３）统计检验构建特征集。将年龄作为协变量，通过双样本ｔ 检验对比ＮＣ 组和ＳＣＨ 组的差异性指标（ｐ＜０．０５，ＦＤＲ 矫正）并构建特征集（ＮＣ．ｔｒａｉｎ 和ＳＣＨ．ｔｒａｉｎ）。（４）建立ＳＶＭ 模型。通過ＰＳＯ 优化算法在１０ 折交叉验证下对特征集和标签集进行二分类实验。

４ 实验结果

４．１ 全局指标

通过曲下面积（ＡＵＣ）分析发现：聚类系数（Ｃｐ）有显著差异ｐ ＝ ０．０３８，ｔ ＝ ２．０９，ＮＣ 组大于ＳＣＨ 组；最短路径长度（Ｌｐ）有显著差异ｐ ＝０．００３，ｔ ＝３．０１，ＮＣ 组大于ＳＣＨ 组；小世界指数（σ 有）显著差异ｐ ＝０．０１，ｔ ＝－２．５８，ＮＣ 组小于ＳＣＨ 组；全局效率（Ｅｇ）有显著差异ｐ ＝０．０３７，ｔ ＝ －２．１，ＮＣ 组小于ＳＣＨ 组；层级系数（ａｂ）有显著差异ｐ ＝０．０１７，ｔ ＝－２．４２，ＮＣ 组小于ＳＣＨ 组，如图２ 所示；局部效率（Ｅｌｏｃ）、同配性（ａｒ）、同步性（ａｓ）没有显著差异（Ｐ＞０．０５）。

４．２ 节点指标

节点聚类系数（ＮＣｐ）有显著差異的节点为５７（左侧中央后回）。提取５７ 节点的值进行双样本ｔ 检验：节点５７ 的ｔ ＝３．７５，ＮＣ 组大于ＳＣＨ 组，如图３ 所示。

节点效率（ＮＥ）有显著差异的节点为４（右侧背外侧额上回）、７４（右侧豆状壳核）、７７（左侧丘脑）、７８（右侧丘脑）。提取４ 个节点的值进行双样本ｔ 检验：节点４ 的ｔ ＝－３．４２，ＮＣ 组小于ＳＣＨ 组；节点７４ 的ｔ ＝－３．４６，ＮＣ 组小于ＳＣＨ 组；节点７７ 的ｔ ＝－４．２３，ＮＣ 组小于ＳＣＨ 组；节点７８ 的ｔ ＝－４．１２，ＮＣ 组小于ＳＣＨ 组，如图４ 所示。

节点度中心性（ＮＤｃ）有显著差异的脑区为６９（左侧中央旁小叶）、７４（右侧豆状壳核）、７７（左侧丘脑）、７８（右侧丘脑）。提取４ 个脑区的值进行双样本ｔ 检验：节点６９ 的ｔ ＝３．２８，ＮＣ 组大于ＳＣＨ 组；节点７４ 的ｔ＝－３．４６，ＮＣ 组小于ＳＣＨ 组；节点７７ 的ｔ ＝ －４．１８，ＮＣ组小于ＳＣＨ 组；节点７８ 的ｔ ＝ －３．５８，ＮＣ 组小于ＳＣＨ组，如图５ 所示。

节点局部效率（ＮＬｅ）没有显著差异；节点介数中心性（ＮＢｃ）没有显著差异；节点最短路径长度（ＮＬｐ）没有显著差异。

４．３ 分类结果

通过显著差异的全局指标和节点指标构建特征集，如图６ 所示。实验对比高斯核函数和线性核函数，在ｋ ＝１０ 的交叉验证下（ＫＦｌｏｄ），ｒｂｆ ＳＶＭ 分类准确率平均为７６％ （Ｃ ＝ １３０． ５５４ ９，ｇａｍ ＝ ０． ００１），ｌｉｎｅａｒＳＶＭ 分类准确率平均为７５．１％ （Ｃ ＝ １３０．５５４ ９）。其中，当Ｋ ＝１ 时，ｌｉｎｅａｒ ＳＶＭ 分类准确率最高为９３．３％，当Ｋ ＝１０ 时，ｌｉｎｅａｒ ＳＭＶ 和ｒｂｆ ＳＶＭ 对于特征集的训练效果普遍较差，这是由于ＫＦｏｌｄ 交叉验证划分训练样本不均所导致的。实验同时对比全局指标和节点指标，其中节点指标平均准确率均高于全局指标平均准确率，同时低于特征集平均准确率，如图７ 所示。

５ 讨论

本文在特征选择上属于种子点分析法，区别于传统ＦＣ 分析和ＰＣＡ 降维等方法在特征上选择具有显著差异性全局属性和节点属性。通过双样本ｔ 检验发现，患者脑网络中聚类系数和最短路径长度低于正常被试，在节点中央后回（ＰｏＣＧ．Ｌ）的节点聚类系数存在显著差异（Ｐ＜０．００１），吴伟斌等［９］ 解释了该结果的生理学原理。全局效率患者高于正常被试，在节点背外侧额上回（ＳＦＧｄｏｒ．Ｒ）、豆状壳核（ＰＵＴ． Ｒ）、丘脑（ＴＨＡ）的节点效率存在显著差异（Ｐ＜０．００１），说明精神分裂患者脑网络的集团化程度和信息传输速率存在差异，特别是各种感觉的传导通路均在ＴＨＡ 内更换神经元后投射到大脑皮层，解释了精神分裂患者存在幻想症、思维混乱、极度激动等行为，由于小世界属性参数受到随机网络的聚类系数与最短路径影响，因此出现小世界属性ＳＣＨ 组大于ＮＣ 组的现象。在实验中为了减少个体性差异对实验的影响，在进行双样本ｔ 检验时，均以年龄为协变量对比两组被试的全局指标和节点指标，考虑到性别所带来的影响，实验对比仅发现男性患者（５８ 人）和女性患者（１４ 人）在节点度中心性的上距状裂周围皮层（ＣＡＬ．Ｒ）脑区存在显著差异（ｐ ＝０．０００２，ｔ ＝３．９２，ＦＤＲ 矫正），具有较强的特征解释性。在分类方法上属于机器学习中的监督学习，实验通过ＳＶＭ 算法解决ｆＭＲＩ 数据小样本问题，通过核函数解决了ｆＭＲＩ 数据高维度特性问题，相较于之前的实验结果，最优分类准确率９３％也进一步证实从复杂网络研究角度构建特征来进一步区别患者与正常被试的可能性，为计算机辅助诊断提供了参考。实验中仍有未充分考虑的其他干扰因素导致样本泛化能力有待提高，如ＫＦｌｏｄ 交叉验证中正负样本均等划分以及大脑结构成像中扫描的灰质、白质和脑脊液的形态结构以及被试的性别、惯用手等因素，因此对于部分划分的样本训练效果较差。下一步工作可结合多模态ＭＲＩ 分析，提取不同特征值和尝试不同算法［１０］ ，以尽量减少由于个体差异性以及多变的生理学因素所带来的干扰。

参考文献：

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［２］ ＷＡＮＧ Ｊ Ｈ，ＺＵＯ Ｘ Ｎ，ＳＵＲＩＬ Ｇ，ｅｔ ａｌ． Ｇｒａｐｈ ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ ｂｒａｉｎ ｎｅｔｗｏｒｋｓ：ｔｅｓｔ－ｒｅｔｅｓｔ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｏｎｓｈｏｒｔ－ ａｎｄ ｌｏｎｇ － ｔｅｒｍ ｒｅｓｔｉｎｇ － ｓｔａｔｅ ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ ＭＲＩ ｄａｔａ［Ｊ］．ＰｌｏＳ ｏｎｅ，２０１１，６（７）：２１９７６．

［３］ ＯＮＩＡＳ Ｈ， ＶＩＯＬ Ａ， ＰＡＬＨＡＮＯ?ＦＯＮＴＥＳ Ｆ， ｅｔ ａｌ． Ｂｒａｉｎｃｏｍｐｌｅｘ ｎｅｔｗｏｒｋ ａｎａｌｙｓｉｓ ｂｙ ｍｅａｎｓ ｏｆ ｒｅｓｔｉｎｇ ｓｔａｔｅ ｆＭＲＩ ａｎｄｇｒａｐｈ ａｎａｌｙｓｉｓ： Ｗｉｌｌ ｉｔ ｂｅ ｈｅｌｐｆｕｌ ｉｎ ｃｌｉｎｉｃａｌ ｅｐｉｌｅｐｓｙ？［Ｊ］．ＥＰＩＬＥＰＳＹ ＡＮＤ ＢＥＨＡＶＩＯＲ，２０１４，３８（１）：７１?８０．

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［９］ 吴伟斌，傅礼洪，上官文博，等．青少年精神分裂症ＢＯＬＤ?ｆＭＲＩ 特征与认知功能的关系［Ｊ］．中国ＣＴ 和ＭＲＩ 杂志，２０２２，２０（６）：４?７．

［１０］ ＡＨＭＡＤ Ｆ，ＡＨＭＡＤ Ｉ，ＧＵＥＲＲＥＲＯ?Ｓ?ＮＣＨＥＺ Ｙ．Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆ ｓｃｈｉｚｏｐｈｒｅｎｉａ?ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ｂｒａｉｎ ｒｅｇｉｏｎｓ ｉｎ ｒｅｓｔｉｎｇ?ｓｔａｔｅ ｆＭＲＩ［Ｊ］．Ｔｈｅ Ｅｕｒｏｐｅａｎ Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｊｏｕｒｎａｌ Ｐｌｕｓ，２０２３，１３８（１）：５８．

作者简介：黄庆坤（１９９４—），硕士，助教，研究方向：计算机技术。

贺政刚（１９９４—），硕士，助教，研究方向：应用数学。

杨鹏（１９９５—），本科，助教，研究方向：临床医学。