【摘要】：阿爾茨海默癥(Alzheimer’s Disease,AD)是一種慢性神經(jīng)系統(tǒng)退行性疾病。目前,全世界AD患者數(shù)量眾多且呈迅速增長趨勢(shì)。AD患者臨床表現(xiàn)為失憶、失語、認(rèn)知功能障礙等�；颊呱钯|(zhì)量嚴(yán)重下降需要照護(hù),給患者家庭及社會(huì)帶來沉重負(fù)擔(dān)。AD病因未明,病程不可逆,尚沒有能真正治愈AD的方法。盡早診斷出AD并對(duì)其進(jìn)行干預(yù)治療有可能延緩或阻止疾病繼續(xù)惡化,因此AD早期診斷研究具有十分重要的意義。輕度認(rèn)知障礙(Mild Cognitive Impairment,MCI)是一種介于AD和健康狀態(tài)HC(Healthy Controls,HC)之間的狀態(tài)。研究表明,MCI患者比沒有患過MCI的人更有可能發(fā)展成AD。因此,如何準(zhǔn)確篩查MCI病人成為AD早期診斷研究的熱點(diǎn)之一。磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)是研究AD的重要工具。有研究表明,AD患者的腦部結(jié)構(gòu)具有明顯的病理學(xué)征象和生物標(biāo)示,可以通過MRI獲得清晰的腦部結(jié)構(gòu)成像用于AD早期診斷。隨著對(duì)AD研究的不斷深入,有研究表明AD受遺傳因素影響很大,因此對(duì)AD遺傳生物標(biāo)志物的研究有助于更早診斷出易感AD患者。目前,使用機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning,ML)或深度學(xué)習(xí)(Deep Learning,DL)方法對(duì)MRI圖像進(jìn)行分析成為研究AD的熱門途徑,但這些研究方法都存在一些缺陷。通常使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析MRI圖像需要先人工選取感興趣區(qū)域并計(jì)算特征用于訓(xùn)練分類模型,這增加了實(shí)驗(yàn)的人工成本且人為因素會(huì)增加實(shí)驗(yàn)的不確定性。使用深度學(xué)習(xí)算法分析MRI圖像雖然能夠由算法自適應(yīng)訓(xùn)練自動(dòng)提取圖像特征,但其特征解釋性較差,不方便尋找AD的神經(jīng)影像學(xué)生物標(biāo)志物。本文第三章結(jié)合當(dāng)前AD研究熱點(diǎn),使用深度學(xué)習(xí)方法對(duì)MRI圖像進(jìn)行分析。我們分析了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks,CNN)、三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)缺點(diǎn),最終提出CNN與集成學(xué)習(xí)(Ensemble Learning)相結(jié)合的AD診斷模型。該模型在AD、MCI、HC的分類中表現(xiàn)出比對(duì)比論文更高的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定性。該模型的特殊結(jié)構(gòu)還可以很方便的定位AD的神經(jīng)影像學(xué)生物標(biāo)志物。本文第四章基于我們提出的AD診斷模型找出了AD的神經(jīng)影像學(xué)生物標(biāo)志物,并借助腦圖譜對(duì)這些神經(jīng)影像學(xué)生物標(biāo)志物進(jìn)行描述。我們找出的AD的神經(jīng)影像學(xué)生物標(biāo)志物包括海馬體、杏仁核、顳葉等公認(rèn)的AD相關(guān)腦區(qū),還包含了一些新的腦區(qū)。這表明我們找出的AD構(gòu)性神經(jīng)影像學(xué)生物標(biāo)志物符合當(dāng)前AD研究經(jīng)驗(yàn),具有較高的參考價(jià)值。另外我們還進(jìn)一步對(duì)我們找出的AD神經(jīng)影像學(xué)生物標(biāo)志物進(jìn)行了行為域分析,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明這些生物標(biāo)志物的行為域分布與AD患者的臨床特征相吻合,進(jìn)一步證明我們尋找到的AD結(jié)構(gòu)性神經(jīng)影像學(xué)生物標(biāo)志物的正確性。本文第五章基于本文提出的AD早期診斷模型和AD結(jié)構(gòu)性神經(jīng)影像學(xué)生物標(biāo)志物,結(jié)合基因數(shù)據(jù)對(duì)AD的遺傳生物標(biāo)志物進(jìn)行了探索。我們將被試的基因數(shù)據(jù)與被試MRI圖像中AD特異性強(qiáng)的腦區(qū)的體積數(shù)據(jù)進(jìn)行全基因組關(guān)聯(lián)分析(Genome-Wide Association Study,GWAS),尋找到了與AD結(jié)構(gòu)性神經(jīng)影像學(xué)生物標(biāo)志物體積相關(guān)的遺傳變異。這些遺傳變異可以作為AD的遺傳生物標(biāo)志物,對(duì)AD的早期診斷具有重要意義。
【圖文】：

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【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP391.41;TP18;R749.16

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