功能性核磁共振实验事件相关设计的双阶段优化法
在使用事件相关设计的功能性核磁共振实验中,为了对实验设计的事件时间序列进行优化以得到最佳的实验结果,目前学术界提出了两种方法:第一种是概率分配法,即通过使不同长度的事件间隔比例服从某个已知的概率分布提高实验效率.这种方法优点是在实现优化的同时保证不同实验条件之间以及不同扫描阶段之间事件间隔长度分布的一致性,但不能稳定地得到最优化的效果.第二种是启发式搜索法,即通过计算机科学中的遗传算法搜索效率最高的事件时间序列.这种方法优点在于可以稳定地获得最优化的效果,但不能保证不同实验条件下以及不同扫描阶段之间事件间隔长度概率分布的一致性,因此在较多的实验研究中是不适合使用的.本文提出基于概率分布和启发式搜索相结合的“双阶段优化法”:第一阶段,根据选定的溉率分布确定各长度事件间隔的比例,并据此生成大量初始事件时间序列.第二阶段,对前面生成的序列中进行启发式搜索,求出最优解.为验证该方法的可行性,本研究模拟100组fMRI研究的实验设计数据,分别用三种优化方法进行优化并比较优化效果.结果表明,双阶段优化法的实验设计优化效果显著优于概率分配法,且接近于启发式搜索法.据此,本文提出,在事件相关设计中,如果事件间隔长度概率分布的差异对实验结果影响较小,可以采用启发式搜索法;但是,在多数情况下,建议采用双阶段优化法,在确保控制不同实验条件事件间隔长度概率分布这一无关因素的效应的前提下实现设计的最优化.
功能性核磁共振、事件相关设计优化、概率分布函数、遗传算法
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国家重点基础研究发展计划项目2012CB720700;国家自然科学基金资助项目30870783
2014-02-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共9页
1282-1290
