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基于支持向量機(jī)融合多模態(tài)信息構(gòu)建AD超早期分類模型研究

發(fā)布時間:2024-06-03 23:31
  阿爾茨海默癥(Alzheimer’s Disease,AD)是一種以認(rèn)知障礙為主要臨床特征、發(fā)病過程緩慢的神經(jīng)退行性病變,當(dāng)出現(xiàn)明顯癥狀時患者往往位于疾病中晚期而無法得到有效治療,因此早期診斷和干預(yù)治療是對疾病實(shí)施有效控制的重要手段;颊咴贏D臨床前期階段腦細(xì)胞功能尚存且位于AD治療的最佳時間窗內(nèi),因此近年來針對AD前期階段(即輕度認(rèn)知障礙(Mild Cogni-tive Impairment,MCI)和 主觀認(rèn)知下降(Subjective Cognitive Decline,SCD)階段)的有效準(zhǔn)確分類越來越受到關(guān)注并逐漸成為研究的焦點(diǎn)。此外,現(xiàn)有多數(shù)針對MCI、SCD和AD的分類研究只考慮了單一的生物標(biāo)志物,為提高分類診斷準(zhǔn)確率需要融合不同生物標(biāo)志物以提供充分信息,因此本文提出了一種基于多模態(tài)支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)的AD臨床前期分類算法。該算法利用多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像信息從多個角度探索AD發(fā)生的腦機(jī)制,通過融合結(jié)構(gòu)磁共振成像(Structural Magnetic Resonance Imaging,sMRI)中提取的灰質(zhì)體積信息、靜息態(tài)功能磁...

【文章頁數(shù)】:84 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖2-1?AAL雌板分區(qū)圖??2_3.1?T1結(jié)構(gòu)項(xiàng)MRI影像數(shù)據(jù)特征提取??

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?山東大學(xué)碩士學(xué)位論文???疙o灼??(a)軸狀位?(b)矢狀位?((〇冠狀位??圖2-1?AAL雌板分區(qū)圖??2_3.1?T1結(jié)構(gòu)項(xiàng)MRI影像數(shù)據(jù)特征提取??基于腦體素的特征提取方法能直接提取腦部圖像中每一個體素的灰度??值作為特征,可以將參與者腦內(nèi)即使是細(xì)微的結(jié)構(gòu)變化也清晰直....


圖2-2灰質(zhì)體積組間比較結(jié)果??

圖2-2灰質(zhì)體積組間比較結(jié)果??

?山東大學(xué)碩士學(xué)位論文???p<0.05的差異腦區(qū)具有統(tǒng)計學(xué)意義,統(tǒng)計結(jié)果如圖2-2和表2-3所示。其中??圖2-2中暖色和冷色分別代表灰質(zhì)體積的增加和萎縮,從圖中可以明顯的觀??察出,從SCD階段到AD階段,灰質(zhì)體積萎縮程度逐漸加深,表2-3顯示了??主要差異腦區(qū)以及差異腦區(qū)峰....


圖2-3?ALFF值組間比較結(jié)果???表2-4?AD、NC組間ALFF值比較差異腦區(qū)???MNI坐標(biāo)??差異區(qū)域—體素大小峰值強(qiáng)度??

圖2-3?ALFF值組間比較結(jié)果???表2-4?AD、NC組間ALFF值比較差異腦區(qū)???MNI坐標(biāo)??差異區(qū)域—體素大小峰值強(qiáng)度??

?山東大學(xué)碩士學(xué)位論文???mmmmm??圖2-3?ALFF值組間比較結(jié)果???表2-4?AD、NC組間ALFF值比較差異腦區(qū)???MNI坐標(biāo)??差異區(qū)域?1—V?Z體素大小峰值強(qiáng)度??右側(cè)眶部額下回?23?21?-18?875?4.85??左側(cè)后扣帶回?-6?-42?27?57....


圖2-4結(jié)構(gòu)連接網(wǎng)絡(luò)組間比較結(jié)果??

圖2-4結(jié)構(gòu)連接網(wǎng)絡(luò)組間比較結(jié)果??

?山東大學(xué)碩士學(xué)位論文???.???^FGme^.R??OLF.L?????????PUT夂,???????*/?/????????.f????????:????…?????PCUN.U??4??.?^?*???%??(a)?SCD?vs.?NC組間網(wǎng)絡(luò)連接比較結(jié)果??J-?f.....



本文編號:3988546

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