了解脑的功能是21世纪科学的重大挑战之一。目前的“人类脑计划”旨在加强脑功能的基础研究,并开发用于分析、整合、合成、建模、模拟与提供各种数据的工具。越来越突出的青少年心理问题正在被世界各国所关注。而其中主要以焦虑、抑郁等神经症行为的增多为主。本文研究青少年焦虑抑郁在人脑中的表现,包括正常时和受刺激时的表现,以揭示人脑的高级功能。 本文论述了青少年焦虑抑郁SPECT数据处理的一般方法。在脑功能成像研究过程中,除精确的设计实验、选择被试和采集数据外,最关键的是处理、分析和统计。目前脑功能成像研究大多着重于脑区功能定位,即单纯确定哪些脑区参与了认知加工,甚至精确到某一Brodmann分区或皮下结构中的不同位置,其方法是对比控制时的信号与任务时的信号,判断两者是否有显著性的差异。 本文将支持向量机和关联规则用于青少年焦虑抑郁SPECT数据挖掘。建立一个可以在被测试者之间分辨焦虑抑郁状态的分类器。我们沿着两种不同的思路对脑图像进行特征提取:一种是沿用基于内容的图像检索方法,使用了纹理、形状、色彩,以及它们的联合特征;另一种是使用基于感兴趣区和t值最强点的特征提取。最后用支持向量机的理论对SPECT数据进行分类。将大脑用树状结构表示为各个脑区,然后使用关联规则挖掘出不同脑区之间的关系。 本文对基于知识库的脑功能成像诊断模型进行了初步探索。根据脑功能成像的特点,引入知识工程的知识表示理论,通过一种基于知识的树状表示法描述该问题,并在此基础上表示辅助诊断中的规则,从而形成问题的知识库。提出一种基于Prolog语言表示的知识库建立的方法,从而实现脑功能成像辅助诊断模型。