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基于符号传递熵的脑功能网络构建与应用的开题报告
一、研究背景及意义
近年来，基于符号传递熵的脑功能网络构建与应用已经成为一个热门的研究课题。符号传递熵是一种新的信息分析方法，它对于生物体中复杂的信息交互过程具有较高的适用性。在脑科学领域，研究者们利用符号传递熵来探究大脑不同区域之间的信息交流以及功能联系，对于揭示脑网络拓扑结构、了解脑区间信息传递的规律性和机制具有十分重要的意义。
脑功能网络基于大脑不同区域之间通信的信息流动来构建，不同的区域间信息传递的组合和模式不仅反映了脑内信息传递的特征和实现不同认知、情绪等功能的机制，还可以为神经系统疾病诊断及治疗方案的挖掘提供重要的理论支持和应用基础。基于符号传递熵构建脑功能网络的研究，可以为神经科学学科提供一种全新的方法和手段，有助于增强对信息传递过程的理解，构建更为精确的脑功能网络模型，并最终促进神经疾病的防治。
二、研究内容及目标
本研究的主要目标是基于符号传递熵构建脑功能网络，并探究其在脑功能识别中的作用。具体内容包括：
1.建立符号传递熵的脑功能网络构建方法和模型，研究不同的符号数值分析方法及其在建立网络连接时的适用情况。
2.利用MRI功能成像技术，获取多个健康被试的脑功能图像数据，并基于符号传递熵的方法建立其脑功能网络模型。
3.利用传统的脑网络构建方法（如Pearson相关系数、Granger因果关系等）进行比较实验，评估基于符号传递熵的脑功能网络模型的优劣性。
4.应用基于符号传递熵的脑功能网络模型进行脑功能识别，包括网络拓扑特征的分类、判别和诊断，为神经科学疾病的诊断及治疗提供新的理论支持。
三、研究方法及技术路线
基于符号传递熵构建脑功能网络的研究，需要以下几个主要的步骤：
1.数据预处理：利用MRI技术获取健康被试的脑功能图像数据，进行预处理，包括去除头骨影响、磁共振运动校正、核磁共振信号的时间序列化和标准化等。
2.符号传递熵的计算：将预处理后的数据进行符号化，并利用传递熵算法计算各个区域之间的传递熵值，构建符号传递熵脑功能网络模型。
3.传统方法的比较分析：将基于传递熵的脑功能网络模型与Pearson相关系数和Granger因果关系等传统方法构建的网络模型进行比较，评估符号传递熵的方法在脑功能网络构建中的优劣性。
4.脑功能识别应用：应用基于符号传递熵构建的脑功能网络模型，在大量健康被试中进行分类、判别和诊断，探究其在神经科学疾病的诊断及治疗中的应用潜力。
四、研究预期结果及意义
通过基于符号传递熵的方法构建脑功能网络模型，本研究预期可以实现以下目标：
1.构建更为准确的脑功能网络模型，揭示功能网络的拓扑结构和信息传递机制。
2.实现基于符号传递熵的方法与其他传统方法的关联和比较，探究符号传递熵方法在脑功能网络构建中的优劣性。
3.实现识别健康人大规模脑功能网络拓扑特征和认知功能的分类、诊断与判别，为神经科学疾病的防治提供新的理论支持和应用基础。
基于符号传递熵的脑功能网络构建与应用方法，对于脑科学、计算机科学以及医学科学等领域都具有一定的参考和借鉴意义，是一个有益的研究方向。