遗传算法在阈值确定中的应用研究【字数：11319】
在探测人脑内部结构和功能分析时，我们常用功能磁共振成像方法。为了能准确有效地探测到人脑有效功能区域，我们常用聚类分析方法来处理fMRI信号，但由于操作、设备及环境等诸多原因，fMRI信号中总是包含了大量的噪声。为了保持原始fMRI数据的空间结构，从而提高聚类的效果，最佳阈值的确定在噪声体素移除过程中就尤为重要。传统确定阈值的方法有人工神经网络、遗传算法、粒子群优化，但都计算复杂，不能很快确定最佳阈值。本文提出了一种基于遗传算法的简易优化算法，它是假设阈值 在0到1范围内具有唯一的最优值并且交叉率和变异率为0，这样可以很快确定最佳阈值。
目 录
第一章 绪论 1
1.1研究背景以及意义 1
1.2 研究现状以及发展前景 2
1.3 本文内容及结构 2
第二章 fMRI原理及阈值确定方法分析 4
2.1 fMRI基本原理 4
2.2 fMRI数据分析软件 5
2.3 经典模糊聚类方法FCM 5
2.4阈值确定方法分析 6
2.5 本章小结 8
第三章 基于遗传算法的优化算法及阈值确定的实验数据分析 9
3.1 数据采集及预处理 9
3.1.1 数据采集 9
3.1.2 预处理 9
3.2 基于遗传算法的优化算法 9
3.3 数据处理结果 11
3.3.1 空间结构图分析 11
3.3.2 准确度具体数值分析 14
3.3.3 折线图分析 17
3.4 数据结果总结及算法优势分析 18
3.4.1 数据结果总结 18
3.4.2 算法优势分析 18
结 语 19
参考文献 20
致 谢 22
第一章 绪论
1.1研究背景以及意义
医学影像技术在不断发展，水平也越来越高，人类对于自身脑部的研究以及脑部功能分析的方法也越来越多。像正电子发射型计算机断层显像（Positron Emission Computed Tomography，PET）、电子计算机断层扫描（Compute *好棒文|www.hbsrm.com +Q: @351916072@
d Tomography，CT）、磁共振成像（Magnetic Resonance imaging，MRI）和功能磁共振成像(function magnetic resonance imaging，fMRI)等一系列先进的成像手段都是我们医学中常用到的，这些方法可以对毫米级水平的大脑功能区域进行研究。功能磁共振成像相比较于其他几种成像手段来说在很多方面有优势明显，比如无创伤性、无放射性、可重复性等，所以功能磁共振成像越来越受欢迎，逐渐成为探测人类脑部功能信号和研究脑部功能认知的重要方式。在处理fMRI信号时，利用聚类分析方法来探测人脑有效功能的活动区域，进而用于一些精神类疾病的认知，已是当前国内外的研究热点之一[1,2]。
当然fMRI信号中总是包含了大量的噪声，这是由于操作过程中的误差、设备的好坏、周围环境的影响等种种因素导致的，是无法避免的，大量“椒盐噪声”的存在也会极大地影响后续的数据处理与分析。所以为了在“嘈杂”的数据中“寻找”到微弱的有用的有价值的信号并以此来分析局部区域的空间激活状态或者连通方式，我们通常在处理fMRI信号时先进行平滑处理，然后再结合其他fMRI数据分析方法（如经典的FCM聚类方法）探究其在脑功能网络方面的性能。但是为了保持原始fMRI数据的空间结构，从而提高聚类的效果，最佳阈值的确定在噪声体素移除过程中就尤为重要。Shen等人采用人工神经网络（artificial neural network，ANN）来设置最优阈值[3]。Forouzanfar等人则采用遗传算法（genetic algorithm，GA）、粒子群优化（particle swarm optimization，PSO）以及两种算法的混合来确定最佳阈值[4]，最佳阈值的确定将会大大提高数据的有价值性。
目前，利用fMRI的临床医学研究大多是先对患有某种疾病的人和健康的人的脑部特定区域进行各自分析，然后进行对比来确定这种疾病所对应的异常脑区并据此来推测相应的异常脑区的活动。若我们可以借助科学技术手段提前预知并预防脑部疾病的发生，这对人类的健康具有更大的意义，而这也将激励着我们在科学研究的道路上继续前进探索。
1.2 研究现状以及发展前景
人类在脑部科学研究的前期阶段只能通过解剖尸体或者在对活体有损害的情况下才能获取有关于人脑的内部结构和功能的知识。后来科学技术慢慢发展，医学影像技术也诞生了，研究者可以在不进行开颅手术的情况下利用一种叫做脑电图（electroencephalograph，EEG）的仪器来记录下脑部区域的微弱电压特征即我们所知的脑波。随着关键技术的改进和突破，我们了解大脑又有了一些新的方法，比如使用X射线、磁场、放射性示踪剂等。通过这些方法，研究者就可以在不损伤脑组织的情况下为脑组织描绘出一幅实时的生动的图像。在心理学上，当一个人对某种行为或者情绪做出反应的时候，大脑的特定部位就会被激活（被激活部分的图像会被高亮显示）。而通过扫描得到的图像我们可以了解到感觉和思维产生于大脑的哪一个部位，以下是集中目前最为广泛使用的脑扫描方法：
1. 计算机体层摄影是X射线从不同角度穿过大脑后利用计算机来处理并得到图像。这项技术能够探测到X射线一般无法显示的脑部软组织结构，且所形成的脑部结构图像是静态的。
2. 正电子发射型计算机断层显像形成的是脑部活动图像而不是脑部结构图像。这项技术是根据低水平放射性葡萄糖的聚集程度来进行断层显像的，因为在脑部回路中，哪儿最活跃，这种低水平放射性葡萄糖就会聚集在哪儿，并且聚集程度高的区域在图像中会以明亮的颜色显示，这样就更方便我们区分。
3. 磁共振成像技术可以向脑部组织发射很强的磁能脉冲，然后根据脑组织的反射来形成详细的脑部图像。标准的磁共振成像技术只可用于显示脑部的结构图像，但是功能磁共振成像新技术可以区别出不同活跃程度的脑细胞。如此，使用功能磁共振成像技术研究者就可以知道在进行各种心理活动的时候被试者的脑部最活跃的部位。
目 录
第一章 绪论 1
1.1研究背景以及意义 1
1.2 研究现状以及发展前景 2
1.3 本文内容及结构 2
第二章 fMRI原理及阈值确定方法分析 4
2.1 fMRI基本原理 4
2.2 fMRI数据分析软件 5
2.3 经典模糊聚类方法FCM 5
2.4阈值确定方法分析 6
2.5 本章小结 8
第三章 基于遗传算法的优化算法及阈值确定的实验数据分析 9
3.1 数据采集及预处理 9
3.1.1 数据采集 9
3.1.2 预处理 9
3.2 基于遗传算法的优化算法 9
3.3 数据处理结果 11
3.3.1 空间结构图分析 11
3.3.2 准确度具体数值分析 14
3.3.3 折线图分析 17
3.4 数据结果总结及算法优势分析 18
3.4.1 数据结果总结 18
3.4.2 算法优势分析 18
结 语 19
参考文献 20
致 谢 22
第一章 绪论
1.1研究背景以及意义
医学影像技术在不断发展，水平也越来越高，人类对于自身脑部的研究以及脑部功能分析的方法也越来越多。像正电子发射型计算机断层显像（Positron Emission Computed Tomography，PET）、电子计算机断层扫描（Compute *好棒文|www.hbsrm.com +Q: @351916072@
d Tomography，CT）、磁共振成像（Magnetic Resonance imaging，MRI）和功能磁共振成像(function magnetic resonance imaging，fMRI)等一系列先进的成像手段都是我们医学中常用到的，这些方法可以对毫米级水平的大脑功能区域进行研究。功能磁共振成像相比较于其他几种成像手段来说在很多方面有优势明显，比如无创伤性、无放射性、可重复性等，所以功能磁共振成像越来越受欢迎，逐渐成为探测人类脑部功能信号和研究脑部功能认知的重要方式。在处理fMRI信号时，利用聚类分析方法来探测人脑有效功能的活动区域，进而用于一些精神类疾病的认知，已是当前国内外的研究热点之一[1,2]。
当然fMRI信号中总是包含了大量的噪声，这是由于操作过程中的误差、设备的好坏、周围环境的影响等种种因素导致的，是无法避免的，大量“椒盐噪声”的存在也会极大地影响后续的数据处理与分析。所以为了在“嘈杂”的数据中“寻找”到微弱的有用的有价值的信号并以此来分析局部区域的空间激活状态或者连通方式，我们通常在处理fMRI信号时先进行平滑处理，然后再结合其他fMRI数据分析方法（如经典的FCM聚类方法）探究其在脑功能网络方面的性能。但是为了保持原始fMRI数据的空间结构，从而提高聚类的效果，最佳阈值的确定在噪声体素移除过程中就尤为重要。Shen等人采用人工神经网络（artificial neural network，ANN）来设置最优阈值[3]。Forouzanfar等人则采用遗传算法（genetic algorithm，GA）、粒子群优化（particle swarm optimization，PSO）以及两种算法的混合来确定最佳阈值[4]，最佳阈值的确定将会大大提高数据的有价值性。
目前，利用fMRI的临床医学研究大多是先对患有某种疾病的人和健康的人的脑部特定区域进行各自分析，然后进行对比来确定这种疾病所对应的异常脑区并据此来推测相应的异常脑区的活动。若我们可以借助科学技术手段提前预知并预防脑部疾病的发生，这对人类的健康具有更大的意义，而这也将激励着我们在科学研究的道路上继续前进探索。
1.2 研究现状以及发展前景
人类在脑部科学研究的前期阶段只能通过解剖尸体或者在对活体有损害的情况下才能获取有关于人脑的内部结构和功能的知识。后来科学技术慢慢发展，医学影像技术也诞生了，研究者可以在不进行开颅手术的情况下利用一种叫做脑电图（electroencephalograph，EEG）的仪器来记录下脑部区域的微弱电压特征即我们所知的脑波。随着关键技术的改进和突破，我们了解大脑又有了一些新的方法，比如使用X射线、磁场、放射性示踪剂等。通过这些方法，研究者就可以在不损伤脑组织的情况下为脑组织描绘出一幅实时的生动的图像。在心理学上，当一个人对某种行为或者情绪做出反应的时候，大脑的特定部位就会被激活（被激活部分的图像会被高亮显示）。而通过扫描得到的图像我们可以了解到感觉和思维产生于大脑的哪一个部位，以下是集中目前最为广泛使用的脑扫描方法：
1. 计算机体层摄影是X射线从不同角度穿过大脑后利用计算机来处理并得到图像。这项技术能够探测到X射线一般无法显示的脑部软组织结构，且所形成的脑部结构图像是静态的。
2. 正电子发射型计算机断层显像形成的是脑部活动图像而不是脑部结构图像。这项技术是根据低水平放射性葡萄糖的聚集程度来进行断层显像的，因为在脑部回路中，哪儿最活跃，这种低水平放射性葡萄糖就会聚集在哪儿，并且聚集程度高的区域在图像中会以明亮的颜色显示，这样就更方便我们区分。
3. 磁共振成像技术可以向脑部组织发射很强的磁能脉冲，然后根据脑组织的反射来形成详细的脑部图像。标准的磁共振成像技术只可用于显示脑部的结构图像，但是功能磁共振成像新技术可以区别出不同活跃程度的脑细胞。如此，使用功能磁共振成像技术研究者就可以知道在进行各种心理活动的时候被试者的脑部最活跃的部位。
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