發(fā)布時(shí)間：2021-01-12 15:52

　　阿爾茨海默病（AD）是一種中樞神經(jīng)系統(tǒng)退行性疾病,一旦患病便無(wú)可逆轉(zhuǎn),只能通過(guò)藥物拖延,對(duì)患者的生活甚至生命都造成困擾和威脅。輕度認(rèn)知障礙（Mild Cognitive Impairment,MCI）是介于正常老化和癡呆之間的一種臨床狀態(tài),其轉(zhuǎn)化成AD的風(fēng)險(xiǎn)約是正常老人的10倍。核磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging,MRI）和正電子發(fā)射計(jì)算機(jī)斷層成像（Positron Emission Computed Tomography,PET）是AD和MCI研究中常用的神經(jīng)影像學(xué)手段,本文就是利用深度學(xué)習(xí)的方法從神經(jīng)影像中提取隱含特征,用于對(duì)AD和MCI患者的分類識(shí)別,本文的具體工作如下:選取ADNI數(shù)據(jù)庫(kù)中的神經(jīng)影像數(shù)據(jù)作為本文的實(shí)驗(yàn)研究數(shù)據(jù),篩選同時(shí)具有MRI和PET兩種模態(tài)的被試,對(duì)三維原始MRI腦圖像進(jìn)行預(yù)處理操作,包括分割,標(biāo)準(zhǔn)化和平滑,得到灰質(zhì)圖像,對(duì)于原始三維PET圖像進(jìn)行平滑和標(biāo)準(zhǔn)化處理,將兩種模態(tài)預(yù)處理后得到的圖像進(jìn)行切片,處理完得到的數(shù)據(jù)可以作為深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)模型的輸入數(shù)據(jù)。提出一種基于改進(jìn)的拓?fù)湎∈杈幋a的MRI腦圖像分類方法,該方法使用改進(jìn)的拓... 

【文章來(lái)源】：長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)吉林省

【文章頁(yè)數(shù)】：58 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

最大池化和平均池化

有無(wú)Dropout

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于多模態(tài)多標(biāo)記遷移學(xué)習(xí)的早期阿爾茨海默病診斷[J]. 程波,朱丙麗,熊江.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2016(08)

博士論文
[1]基于遷移學(xué)習(xí)的多模態(tài)腦圖像分析及其應(yīng)用研究[D]. 程波.南京航空航天大學(xué) 2015

碩士論文
[1]基于遷移學(xué)習(xí)的阿爾茨海默病早期診斷算法研究[D]. 劉永林.曲阜師范大學(xué) 2019
[2]基于稀疏表示的模式分類算法及其應(yīng)用研究[D]. 季沖.南京理工大學(xué) 2018
[3]基于深度學(xué)習(xí)的AD/MCI分類特征表達(dá)[D]. 李東新.哈爾濱工程大學(xué) 2017
[4]基于集成學(xué)習(xí)的多模態(tài)AD輔助診斷模型研究[D]. 李慧卓.太原理工大學(xué) 2016
[5]多模態(tài)特征選擇及其在腦疾病分類中的應(yīng)用研究[D]. 葉婷婷.南京航空航天大學(xué) 2016



本文編號(hào)：2973074