本文選題：Ⅱ型糖尿病 + 特征提取　； 參考：《鄭州大學》2017年碩士論文

【摘要】：Ⅱ型糖尿病是一種常見的代謝疾病,患者通常伴有認知能力下降且老年癡呆的風險也大幅增加。目前,在醫(yī)學上采用蒙特利爾認知評估量表(MoCA),對患者進行認知功能異常的評定,但這種方法易受教育程度、文化差異、檢查者技巧和經驗的影響。缺乏一種易操作、定量的對認知功能評定的方法,來避免以上問題帶來干擾。功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI)有現(xiàn)有的大腦成像技術相比,具有更高的時間和空間分辨率,從fMRI可以提取大量高維的影像特征,來研究大腦與記憶力和注意力的關系。目前,基于fMRI對Ⅱ型糖尿病患者認知功能預測的研究較少,因此,本文提出了一種新的解決思路,從fMRI中提取特征,利用機器學習方法建立認知功能預測模型。文中實驗數(shù)據(jù)來源于河南省人民醫(yī)院,其中包括95例fMRI影像及臨床信息。實驗的主要流程是,從影像中提取特征,使用彈性網(wǎng)(Elastic Net)方法對影像特征及臨床特征進行特征降維,用支持向量機(Support Vector Machine,SVM)和邏輯斯特回歸(Logistic Regression,LR)兩種算法構建認知功能預測模型,在模型訓練的過程中,采用十折交叉驗證確定模型參數(shù)。支持向量機分類模型正確率達到93.24%,AUC為0.9781,召回率為92.11%;邏輯斯特回歸分類模型正確率達到了95.95%,AUC為0.9971,召回率為94.74%。通過對比,發(fā)現(xiàn)邏輯斯特回歸模型的預測效果更好。相對于傳統(tǒng)Ⅱ型糖尿病患者認知障礙評定方法,通過從影像中提取特征建立預測模型,具有不受外界因素的干擾的優(yōu)點,與此同時,也為認知功能異常的評定給出了一種新的方法,另外實驗中通過彈性網(wǎng)模型降維后選擇出來影像特征,可以對Ⅱ型糖尿病的臨床診斷和治療提供了重要線索。
[Abstract]:Type 2 diabetes is a common metabolic disease, with cognitive impairment and a significant increase in the risk of dementia. At present, the Montreal Cognitive Assessment scale (MOCAA) is used to evaluate the cognitive dysfunction of patients. However, this method is susceptible to the influence of educational level, cultural differences, examiner skills and experience. Lack of an easy-to-operate, quantitative assessment of cognitive function to avoid interference with these problems. Functional magnetic resonance imaging of MRI (functional magnetic resonance imaging) has higher temporal and spatial resolution than existing brain imaging techniques. It can extract a large number of high-dimensional image features from fMRI to study the relationship between brain and memory and attention. At present, there is little research on the prediction of cognitive function based on fMRI in patients with type II diabetes. Therefore, a new approach is proposed to extract features from fMRI and establish a cognitive function prediction model using machine learning method. The experimental data were obtained from Henan Provincial people's Hospital, including 95 fMRI images and clinical information. The main flow of the experiment is to extract the feature from the image, to reduce the dimension of the feature and clinical feature by using the elastic net method, and to construct the cognitive function prediction model by using the support vector machine support Vector Machine (SVM) and the logistic regression model (LRR). In the process of model training, ten fold cross validation is used to determine the model parameters. The correct rate of classification model of support vector machine is 93.24 and AUC is 0.978 1 and recall rate is 92.11. The correct rate of classification model of logistic regression is 95.95 AUC of 0.9971 and recall rate of 94.74. By comparison, it is found that the prediction effect of the logistic regression model is better. Compared with the traditional assessment method of cognitive impairment in type 2 diabetes mellitus patients, the prediction model by extracting features from the image has the advantage of not being interfered by external factors, at the same time, It also provides a new method for the evaluation of cognitive dysfunction. In addition, it can provide an important clue for the clinical diagnosis and treatment of type 2 diabetes mellitus by reducing the dimension of the elastic network model and selecting the image features in the experiment.
【學位授予單位】：鄭州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：R587.2;R445.2;TP391.41

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本文編號：2005105