本文選題：阿爾茨海默病　切入點：輕度認(rèn)知障礙　出處：《計算機科學(xué)》2017年S1期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：在中國,越來越多的老人正在忍受著阿爾茨海默病(Alzheimer's Disease,AD)的痛苦。阿爾茨海默病俗稱老年癡呆癥,臨床上表現(xiàn)為失憶、喪失語言能力等。目前,中國的阿爾茨海默病患者人數(shù)已居世界第一。因此,早期診斷阿爾茨海默病變得十分急迫。研究表明,輕度認(rèn)知障礙(Mild Cognitive Impairment,MCI)轉(zhuǎn)化為阿爾茨海默病的概率很高,它是介于阿爾茨海默病和正常(Healthy Control,HC)之間的一種狀態(tài)。隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨,機器學(xué)習(xí)方法在疾病診斷方面受到熱捧。所以,研究提出使用深度學(xué)習(xí)方法實現(xiàn)對阿爾茨海默病、輕度認(rèn)知障礙和健康人群的診斷。數(shù)據(jù)庫來自網(wǎng)絡(luò)公開數(shù)據(jù)庫ADNI。原始的核磁共振圖像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)的預(yù)處理得到首都醫(yī)科大學(xué)附屬北京天壇醫(yī)院的指導(dǎo)。使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對降維后的實驗數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。因為目前的網(wǎng)絡(luò)模型不是針對醫(yī)學(xué)圖像的,所以實驗的重點在于改進(jìn)現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)模型,使之達(dá)到良好的診斷效果。改進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)模型是在圖像分類方面十分出色的AlexNet網(wǎng)絡(luò)模型。實驗根據(jù)阿爾茨海默病的特點提出改進(jìn)原始模型的4種算法,采用并行方式計算,使用曙光W780-G20服務(wù)器,利用8塊NVIDIA Tesla K80進(jìn)行GPU計算,獲得4個分類器:AD vs.HC,AD vs.MCI,MCI vs.HC和AD vs.MCI vs.HC。數(shù)據(jù)集中圖像總數(shù)量超過7萬張,耗時不超過30分鐘。最終,通過繪制ROC曲線,計算敏感度、特異度、精確度,對測試結(jié)果進(jìn)行評估,得到了較好的測試結(jié)果。
[Abstract]:In China, more and more old people are suffering from Alzheimer's disease (Alzheimer's disease), commonly known as Alzheimer's disease, which has clinical manifestations of amnesia, loss of language, and so on. China has the highest number of people with Alzheimer's disease in the world. Therefore, early diagnosis of Alzheimer's disease is urgent. Studies have shown that mild cognitive impairment has a high probability of converting to Alzheimer's disease. It is a state between Alzheimer's disease and normal healthy control HC.With the advent of big data's time, machine learning methods have become popular in disease diagnosis. Diagnosis of mild cognitive impairment and healthy population. The database is from the online open database ADNI. the preprocessing of the original magnetic Resonance imaging is guided by Beijing Temple of Heaven Hospital affiliated to Capital Medical University. The use of convolutional nerve. The network trains the experimental data after dimensionality reduction because the current network model is not for medical images. So the focus of the experiment is to improve the existing network model, The improved network model is a very good AlexNet network model for image classification. According to the characteristics of Alzheimer's disease, four algorithms for improving the original model are proposed in this experiment. Using the dawning W780-G20 server and using 8 NVIDIA Tesla K80 to carry out GPU calculation, four classifiers:: AD vs.HCN AD vs.MCIvs.MCIvs.HC.The total number of images in the dataset is more than 70,000, and the total number of images in the dataset is no more than 30 minutes. Finally, by drawing the ROC curve, Calculated sensitivity, specificity, accuracy, evaluation of the test results, obtained a better test results.
【作者單位】： 中國科學(xué)院計算機網(wǎng)絡(luò)信息中心;中國科學(xué)院大學(xué);
【基金】：國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(863計劃)(2014AA01A302) 國家自然科學(xué)基金重點項目(91530324) 北京市自然科學(xué)基金重點項目(4161004) 中國科學(xué)院計算機網(wǎng)絡(luò)信息中心主任基金(CNIC_ZR_201502)資助
【分類號】：R749.16;TP18

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本文編號：1572401