【摘要】：阿爾茲海默疾病(Alzheimer’s disease,AD)俗稱老年性癡呆,是一種不可逆轉(zhuǎn)的慢性神經(jīng)退行性疾病,具有認(rèn)知功能由慢到快迅速下降的臨床特點(diǎn)。輕度認(rèn)知障礙(Mild Cognitive Impairment,MCI)疾病是處于正常衰老和癡呆之間的一種中間狀態(tài),每年有10%-15%的MCI病人轉(zhuǎn)化為AD,并且目前臨床上缺乏準(zhǔn)確的診斷標(biāo)準(zhǔn)。隨著神經(jīng)影像學(xué)技術(shù)的發(fā)展,越來越多的人利用構(gòu)建結(jié)構(gòu)和功能腦網(wǎng)絡(luò)的方法探究MCI疾病的早期診斷。為了更好地了解不同程度疾病對腦功能網(wǎng)絡(luò)變化的影響以及腦功能網(wǎng)絡(luò)是否有助于早期診斷和分類疾病,本文研究的內(nèi)容主要包括以下兩部分:(1)我們在不同的頻段下構(gòu)建腦功能網(wǎng)絡(luò)分析不同程度疾病腦功能網(wǎng)絡(luò)之間的差異。首先篩選出符合標(biāo)準(zhǔn)的正�？刂平M(Normal Control,NC)、早期MCI(early MCI,EMCI)組、晚期MCI(late MCI,LMCI)組和AD組被試的靜息態(tài)功能磁共振(resting-state functional Magnetic Resonance Imaging,rs-fMRI)。其次對四組rs-fMRI數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,濾波分為full-band、slow-4和slow-5三個(gè)頻段。隨后提取所需腦區(qū)的時(shí)間序列,利用皮爾遜相關(guān)系數(shù)(pearson’s correlation)構(gòu)建腦功能網(wǎng)絡(luò)。最后使用圖論理論計(jì)算和分析EMCI和LMCI組之間以及AD和NC組之間的腦功能網(wǎng)絡(luò)的差異性。結(jié)果表明在slow-4頻段中,EMCI和LMCI之間以及AD和NC之間的全局網(wǎng)絡(luò)屬性均不存在顯著性差異;在full-band頻段中,EMCI和NC組的全局效率在小部分閾值化下分別顯著大于LMCI和AD組,而LMCI和AD組的特征路徑長度在小部分閾值化下分別顯著大于EMCI和NC組;在slow-5頻段中,EMCI和NC組的全局效率、局部效率和平均聚類系數(shù)在大部分閾值化下分別顯著大于LMCI和AD組,同樣LMCI和AD組的特征路徑長度在大部分閾值化下分別顯著大于EMCI和NC組。(2)在腦功能網(wǎng)絡(luò)特征的基礎(chǔ)上對EMCI和LMCI以及AD和NC兩組被試進(jìn)行分類。在EMCI和LMCI組上使用最小冗余最大相關(guān)算法(minimal redundancy maximal relevance feature selection algorithm,mRMR)、基于平穩(wěn)選擇的稀疏線性回歸特征選擇算法(Sparse linear regression feature selection algorithm based on stationary selection,SS-LR)和費(fèi)舍爾得分(Fisher Score,FS)三種算法對網(wǎng)絡(luò)屬性特征進(jìn)行特征選擇,并使用SVM分類器實(shí)現(xiàn)分類。分類結(jié)果表明,使用mRMR算法選擇的特征比SS-LR和FS算法選擇的特征更具有高分類性能,在slow-5低頻段中使用mRMR算法進(jìn)行特征選擇取得的分類效果最佳,分類準(zhǔn)確率達(dá)到83.87%。在AD和NC組上,使用基于SVM和基于決策樹的逐步向后刪除特征選擇算法,基于決策樹進(jìn)行特征選擇并分類的方法取得的分類效果較好,基于SVM進(jìn)行特征選擇并分類的方法獲得的分類效果較差。在不同的頻段下,低頻段slow-5獲得的分類效果最佳,使用決策樹獲得94%的分類準(zhǔn)確率。由此可見不同頻段的分類結(jié)果不同,slow-5頻段的分類效果比slow-4和full-band頻段更好更穩(wěn)定性。
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：R445.2;R749.16

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10 整理 鄭穎t

本文編號(hào)：2785137