基于深度学习的大脑性别差异分析
2021-07-21温景熙于胡飞辛江唐艳
温景熙,于胡飞,辛江,唐艳
中南大学计算机学院,湖南 长沙 410083
1 引言
研究表明,不同性别的人在认知、行为和智力[1-2]等方面存在差异。人脑功能在性别之间的差异也非常明显,主要表现在情感处理[3]、身体感知[4]、数学运算[5]和运动控制[6-7]等方面。然而,尽管有许多针对性别功能差异的研究,但大多未得到一致的认可。本文致力于大脑性别差异研究,进一步发现和证明男女之间的大脑差异。
磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)是一种非侵入性成像技术,它利用磁共振原理从人体获得电磁信号,从而重建出人体信息。目前,基于MRI的人脑研究已得到广泛应用。弥散张量成像(diffusion tensor imaging,DTI)是一种特殊的MRI技术,它通过追踪大脑纤维束中水分子的移动方向来表征神经纤维的结构。弥散张量成像可以通过计算各向异性分数(fraction anisotropy,FA)来定量评估神经纤维的各向异性。研究发现,通过计算FA可以观察大脑发育、衰老过程中的细微变化[8-9]。目前,有非常多的研究者致力于DTI的性别差异研究。参考文献[10]通过DTI来观察不同性别中的白质微观结构;参考文献[11]则发现了不同性别与行为发展之间的联系。然而也有研究认为,研究的现状尚不能确定男女大脑是否存在差异,仍需要更多的研究来证明[12]。
深度学习是一种非常强大的机器学习方法,它通过深层网络提取数据中的非线性特性,并通过堆叠多个非线性层来构建复杂的函数模型,这使得深度学习拥有非常强的表征和学习能力[13]。同时,深度学习还展现了强大的小样本学习能力[14-16],尤其是迁移学习方法,它通过冻结预训练模型的浅层网络,仅重新训练最后几层网络即可达到小样本下模型的快速学习目的。……
