大腦結構復雜,是人類生命活動的控制中樞。影像技術具有無痛、無創(chuàng)的特點,在臨床上廣泛應用。利用腦成像來探索大腦結構與功能的奧秘,是研究腦疾病有效的手段。隨著臨床上大量的數據積累,使用計算機分析圖像來輔助診斷疾病,可極大地減少醫(yī)生的工作負擔,增加疾病診斷的效率和準確性,成為當前的必然趨勢。當前,現有的腦影像計算分析的方法主要分為五個步驟:圖像的預處理、圖像的配準、圖像的分割、特征提取和分類或回歸。流程復雜,最終的效果受中間每一步的影響。本文在此基礎上,研究了基于深度神經網絡的腦影像計算和分析方法,不依賴于嚴格的配準和分割,且通過神經網絡學習數據中的特征,無需人工設計特征工程,可提高腦圖像分析的計算效率。本文使用了阿爾茨海默病神經成像計劃（ADNI）數據庫中的磁共振腦圖像（MRI）和正電子發(fā)射斷層掃描成像（PET）兩種模式的數據,以正確診斷阿爾茨海默病和輕度認知功能損傷為目的。主要的創(chuàng)新性工作包含兩個:（1）提出了二維卷積神經網絡（2D-CNN）和循環(huán)神經網絡結合的方法,用二維切片組訓練2D-CNNs提取切片特征,再用雙向門控循環(huán)網絡對切片特征組成的序列進行融合,最后將三個方向的預測結果加權... 

【文章來源】：上海交通大學上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數】：73 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

正常人腦和阿爾茨海默病人的大腦對比

上海交通大學碩士學位論文Initiative，以下簡稱ADNI) 數據庫中的MRI和FDG-PET影像數據作為研究對象，實現 AD 病和 AD 病的前驅癥狀輕度認知功能損傷（Mild cognitive impairments，以下簡稱 MCI）與正常人的正確分類，具有極大的研究意義和應用價值。1.2 國內外研究現狀在腦影像的計算和分析當中，一般的方法主要包含以下五個流程，分別是圖像預處理、圖像配準、圖像分割、特征提取和模式分類或回歸。如圖 1-2 所示為傳統的腦影像分析方法流程圖。

上海交通大學碩士學位論文和腦脊液中的信息，用于檢測疾病進展或治療效果。此項研究招募了超過一千個參與 ADNI 計劃的志愿者，包括沒有記憶障礙的人、有輕度認知損傷的人和被確診的阿爾茨海默病患者。目前，ADNI 的研究進入到它的第四階段，分別是 ADNI1，ADNIGO、ADNI2 和 ADNI3，如下圖 2-1 總結了 ADNI 研究前三階段的目標志愿者和數據詳情計劃，包括不同階段參與研究的志愿者人數以及各個階段采集到的模式情況。實際情況中，參與研究的受試者者人數可能略有不同。

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于圖像信息融合的阿爾茨海默氏癥計算機輔助診斷算法研究[D]. 朱旭艷.湖南大學 2013



本文編號：3375566