大学生创新项目申请书：基于DTI半监督学习的脑白质纤维束辨识.docVIP

项 目 编 号 国家大学生创新性实验计划项目申请书 填 写 说 明 一、本表要按顺序逐项填写，内容要实事求是，表达要明确、严谨。空缺项要填“无”。要求一律用A4纸双面打印，于左侧装订成册。 二、申请参加河南师范大学“国家大学生创新性实验计划”项目团队人数不得超过5人（1人为项目负责人，参与合作研究者1--4人），运行周期为2年。 三、指导教师主持科研项目情况限填两项；代表性科研成果限填三项，若为论文需按照论文题目、发表刊物名称及年、卷、期、页码填写，若为科研成果奖，需按照成果名称、授奖机构及获奖等级填写，若为专利，需按照专利名称、专利性质（国家发明专利或实用新型专利）、授权机构填写。以上成果限第一作者或第一完成人。 四、如填表有不明事宜，请致电咨询（联系电话：3326192）。 三、指导教师对申请人的评价 （一）对申请人的专业基础、工作态度、学风及研究能力的评价 该项目申请人课程成绩优秀，具有坚实的科学研究工作基础；对计算机专业领域兴趣浓厚，具备开展创新试验项目和探索未知领域的能力；工作态度严谨，学风端正；研究能力突出，项目组织能力出色。 （二）对申请课题的价值、研究方案的可行性、工作基础等方面的评价 作为在校大学生能够对前沿脑科学、神经科学领域的先进技术产生兴趣并尝试用所在计算机学科领域的学识和技术解决交叉学科领域的问题实属难得；所申请课题同时也是目前机器学习等领域所关心的热点问题之一，并且所提研究方案目标明确，切实可行；项目组成员在各自以往的科研活动中均有优秀的成绩和表现，工作基础扎实，成员间团结协作，这对于本次创新试验项目研究工作的开展是个非常有利的条件。 申请人对研究项目简要说明 一、申请理由（包括前期工作基础及项目成员具备的知识、兴趣、已取得的成绩及相关科研经历等。所列成果不得出现指导教师姓名等信息。） 1. 前期工作基础 DTI的白质神经纤维分束问题已由Juan C提出，其问题的特殊性对于基于计算机机器学习理论和技术提出了新的要求，如属性特征不等长且数量庞大，基于任务的特征提取实施困难。于是可以在已建立的基于fMRI（核磁共振影像）的大脑神经纤维分束技术和以半监督学习技术的基础上进行模型分析与研究。其中涉及到的工作包括但不限于： Chawla等学者对同步神经元和它们平均活性值间的关系进行的量化方法[1]；S.Eero等学者依照fMRI活性用前后关系的聚类方式为脑神经组织进行区域划分[2]。Hjen-Srensen等学者所提出的fMRI时间序列分析的Bayes模型[3] ; Chuang K.H.等学者提出了无模型的fMRI分析的Kohonen聚类神经网络[9]；以及林卫等提出的脑fMRI特征重建的分层快速聚类[4]以及样本训练的非同质检验方式[5]。 这些研究一定程度地解决了发现人脑感知外界刺激稳定模式的模型构建问题。在已学习《线性代数》、《概率论与数理统计》等学科的基础上我们能继续深入学习半监督学习的模式分类方法（参照《模式分类（美）》）。本小组成员还通过参与全国数学建模竞赛、程序设计大赛，掌握了聚类、分类算法以及神经网络等基础知识，锻炼了算法的分析、设计能力，为本项目中的数据归类和数据挖掘以及算法分析奠定了基础。 2. 项目成员具备的知识、兴趣 项目成员了解聚类、分类算法的基础知识和神经网络算法的相关知识，熟练掌握C，C++，JAVA的算法设计技术，并具有参加全国数学建模竞赛和程序设计大赛的宝贵经验。基于对人工智能与机器学习等前沿技术的浓厚兴趣，主动联系专业导师辅导，进行本项目申请。 3. 成绩 吴瑞红同学组队参加2009年的数学建模比赛，并被举荐国家一等奖； 刘建礼同学在2009年河南省程序设计大赛中获省级金奖；李聪、郭麟同学组队参加了2009年的数学建模比赛； 二、选题依据（包括项目的学术价值、应用价值、国内外研究现状分析，并列出主要参考文献） 1．项目学术价值 2. 应用价值 临床医学、神经生理学、认知神经科学方面：白质纤维束是脑神经活动传递的数据链路。其精确测定需要通过不可逆转的解剖过程来完成。如果能够找到适当算法从DTI数据中分析得到，无疑可以为认知过程和某些病理过程提供有效的活检证据。就目前的技术而言，基于fMRI技术的DTI数据分析是对认知活动干扰最小的白质束辨识方式，其他技术如借助放射性示踪的CT技术、脑电、脑磁技术均会对受试者形成较大的心理和生理影响。外科开颅技术尽管能够准确确定白质纤维束的存在与分布，但其代价是不可逆的皮层损伤，故通常施行于病情及其危重的受试者身上，会受到很大限制。 本项目更多的价值在于计算机学科研究的本身，即