基于静息态功能磁共振图像的动态功能连接特征的智商预测

作者：朱鸿睿^*

来源：北京生物医学工程, 2020, 39(01): 62-68.

• 动态功能连接
• 智商
• 静息态功能磁共振图像
• 回归

目的近年来越来越多的研究表明大脑不同脑区间的功能连接的动态波动具有生理意义,但关于智商(intelligence quotient,IQ)的相关研究较少。本文基于动态功能连接(dynamic functional connectivity,DFC)提取动态特征对智商进行评估,为智商预测探索新的特征参数和预测模型。方法基于97个儿童静息态功能磁共振图像(resting state functional magnetic resonance image,RS-fMRI),采用滑动窗相关计算方法构建DFC。基于DFC提取相应时域、频域特征,通过弹性网(elastic-net,E-Net)和最小角回归(least angle regression,LAR)算法建立智商回归模型进行个体智商预测,并通过置换检验验证其显著性。结果基于动态功能连接的特定频段(0075～01 Hz)频域特征和波动均值特征,可以实现对智商的基本预测,且频域特征的表现优于时域特征。另外,基于LAR算法构建的预测模型的表现优于E-Net算法。结论个体脑功能连接随时间的动态波动足以预测个体智商,且特定频段的频域特征和LAR算法能够提高预测准确率,这可为个体智商评估研究和动态功能连接的应用提供新的思路。

• 单位
  北京交通大学