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本文系统开展了基于功能磁共振成像(f MRI)技术的脑肿瘤病人认知功能下降机理研究。通过构建脑功能网络模型,从局部脑功能网络和全局脑功能网络角度分析脑肿瘤对功能区的影响,探讨肿瘤对脑功能网络参数的制约关系,寻找影响病人认知功能网络特征和评价指标,提出具有一定临床依据的脑认知水平的评价模型。在大量临床肿瘤病例基础上,利用脑功能网络参数对脑肿瘤级别分类开展了系统研究。论文主要工作如下:(1)从局部脑功能网络角度探索脑肿瘤病人认知功能下降机理。论文采用改进的独立成分分析算法提取脑肿瘤患者组和健康组的默认模式网络和听觉网络。对默认模式网络研究结果发现,与健康组相比脑肿瘤患者组的功能连通强度在眶部额上回,左海马和右扣带回等呈现显著性减弱;在右额中回,左扣带回和左顶叶等连通强度呈显著性增强,结果揭示了脑肿瘤患者组的默认模式网络出现功能异常连通模式,该结果进一步说明脑肿瘤患者组默认模式网络功能紊乱。对听觉网络研究结果发现,与健康组相比脑肿瘤患者组的功能连通强度在左内颞叶,左颞上回和左、右颞极等呈现显著性减弱,该结果说明脑肿瘤患者组的听觉网络功能内部相互作用明显比健康组低。采用同样的方法对高级和低级别脑肿瘤患者组的默认模式网络和听觉网络展开研究,结果发现高级别脑肿瘤患者组在听觉网络的左右颞上回等功能连通强度有显著的增强,在默认模式网络的左顶上回和右后扣带回等功能连通强度有较明显的增强。(2)从全局脑功能网络角度探索脑肿瘤诱发的次级脑认知下降机理。论文采用小世界网络分析方法对额叶脑肿瘤患者组和健康组进行分析,研究大脑静息态的脑功能网络的拓扑性质,结果发现患者组和健康组全脑功能网络都具有小世界属性。更重要的是发现了评估脑肿瘤认知下降的有效评估参数点效率。本文将每一个f MRI数据中相关的脑肿瘤区域挖除,将f MRI数据剩下功能区信号重新构建脑功能网络。通过点效率评估参数,结果发现患者组的脑功能网络参数点效率在阈值[0.1,0.125]范围明显比健康志愿组的脑功能网络参数点效率低。通过类似的方法对高级和低级别脑肿瘤患者组的脑功能网络进行分析,结果发现高级别脑肿瘤患者组的脑功能网络参数点效率在阈值[0.1,0.125]范围明显比低级别组的脑功能网络参数点效率高。点效率位置对应脑功能节点涉及到4个功能区,它们分别是左、右辅助运动区,左顶上回,右后扣带回。该结论表明肿瘤级别不同会对脑认知功能造成次级影响。采用独立成分分析方法和小世界方法均发现高级别脑肿瘤患者组在左顶上回,右后扣带回位置脑功能连通强度增强,该结论说明肿瘤级别不同会导致认知功能明显改变,尤其是在左顶上回,右后扣带回等功能区。(3)论文提出基于静息态脑功能网络特征的脑肿瘤级别分类方法。研究结果发现采用听觉网络中左、右颞上回z值作为特征因子,分类结果精度达到87.5%;采用默认模式网络中右角回、左顶上回z值作为特征因子,分类结果精度达到84.375%;通过小世界网络参数点效率和节点度参数对脑肿瘤级别进行分类,分类精度达65.625%。工作特征曲线ROC(Receiver Operation Characteristic Curve,ROC)的曲线下面积(Area Under the Curve,AUC)被用来作为比较几种分类器性能的量化指标。(4)基于f MRI的脑肿瘤病人认知功能研究涉及到信号处理方法改进。脑肿瘤f MRI数据配准技术改进:提出基于相干性与相位一致性脑肿瘤图像分割方法。为了实现脑肿瘤f MRI数据与脑模板的精确配准,将基于代价函数掩模法应用到脑肿瘤f MRI数据配准上。针对掩模法对较大病灶区配准精度不高的缺点,提出面向Powell算法的脑肿瘤f MRI数据配准方法。Infomax算法和Fast ICA算法改进:针对Infomax算法特点,结合粒子群算法和牛顿迭代法的优点,提出了一种基于粒子群初始值选取和牛顿法精确迭代的目标定位方法。针对Fast ICA算法,提出自适应松弛因子独立成分分析算法研究。该算法收敛阶可以达到三阶,提高了计算速度,减少了运算量,非常适合处理数据量大的f MRI信号。论文重要研究结果:(1)与健康组相比脑肿瘤患者组的默认模式网络出现功能紊乱,主要表现为功能连通强度在眶部额上回,左海马和右扣带回等呈现显著性减弱;在右额中回,左扣带回和左顶叶等连通强度呈显著性增强。(2)与健康组相比脑肿瘤患者组的听觉网络功能连通强度降低,主要表现为功能连通强度在左内颞叶,左颞上回和左、右颞极等呈现显著性减弱。(3)与低级别脑肿瘤患者组相比,高级别脑肿瘤患者组分别采用独立成分分析方法和小世界网络分析方法均发现高级别脑肿瘤患者组在左顶上回,右后扣带回功能连通强度增强。(4)论文寻找到研究脑肿瘤影响认知功能的特征评估因子如功能区连通强度(z值)、点效率和节点度等特征参数。论文通过特征评估因子对脑肿瘤级别进行分类识别,结果发现采用听觉网络中左、右颞上回z值作为特征因子,分类结果精度达到87.5%;通过ROC评估结果发现基于‘听觉网络AUC=0.87’是一组相对于分类器性能来说最好的特征分类方法。论文通过对不同级别脑肿瘤病人可能产生的脑功能认知下降水平进行初步评估,为临床手术计划的制定提供重要的参考指标,避免重要脑功能区损坏产生认知功能损伤,提高神经外科手术效果。论文研究结果有助于f MRI设备功能延伸和拓展,为新型医疗器械开发打下基础。