【摘要】：阿爾茨海默病(Alzheimer’s disease,AD)是老年人群中最常見的神經(jīng)系統(tǒng)退行性疾病。AD臨床診斷標準主要依靠神經(jīng)心理行為測試和臨床生化檢驗,但很難檢測其病理狀態(tài)。目前為止,無論是現(xiàn)有治療AD還是正在研發(fā)的藥物,都是期望在AD的前驅(qū)期和早期延緩AD病程的進展。因此,找到一種可以在早期,尤其是前驅(qū)期準確診斷AD的方法對影像學檢查意義重大。磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)廣泛用于腦部形態(tài)評估。借助OASIS數(shù)據(jù)庫,定義了MR圖像中小腦邊界,并以此為分割標準,采用ITK-SNAP提供的交互分割工具實現(xiàn)小腦的分割。建立81例樣本的小腦標簽數(shù)據(jù)庫,用于圖像自動分割方法驗證和AD患者小腦形態(tài)學研究。由于數(shù)據(jù)樣本過少,需要通過數(shù)據(jù)增廣的方式對數(shù)據(jù)樣本進行擴充,用于基于深度學習的小腦分割訓(xùn)練與驗證。由于交互式分割方法耗時長,難以適應(yīng)大樣本數(shù)據(jù)分析需要,本文提出基于深度學習的MR圖像中小腦自動分割方法,設(shè)計一種基于全卷積的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并通過大量對比實驗發(fā)現(xiàn)明暗變換是最適合網(wǎng)絡(luò)的增廣方式。該方法在圖像分割的準確率達到0.95(Dice)和0.90(Io U),并顯著提高小腦分割的效率。基于體素的形態(tài)學分析(voxel-based morphometry,VBM)是應(yīng)用于小腦研究的最常用技術(shù)之一。用VBM方法,設(shè)計數(shù)據(jù)處理流程,通過比較AD患者與正常樣本之間的小腦,發(fā)現(xiàn)AD患者小腦左側(cè)后葉和右側(cè)后葉有萎縮,主要集中在蚓垂體和扁桃體,早期AD患者小腦右側(cè)后葉有萎縮,主要集中在蚓垂體。本文通過交互式分割建立小腦標簽數(shù)據(jù)庫,同時設(shè)計并實現(xiàn)了基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自動分割方法,最終通過基于VBM的小腦形態(tài)學分析,發(fā)現(xiàn)了小腦右側(cè)后葉和蚓部體積與AD有關(guān),上述發(fā)現(xiàn)為AD早期的臨床影像診斷提供參考。
【學位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：R445.2;R749.16
【圖文】：

哈爾濱工業(yè)大學理學碩士學位論文此，Gluon 還有官方的中文社區(qū)（discuss.gluon.ai），方便 MXNet 團隊聯(lián)合將門創(chuàng)投，開設(shè)一門零基礎(chǔ)，著重動手實課程。圖 1-1 是亞馬遜 AI 主任科學家李沐博士在課程幻燈從時間上，還從編程方式上將目前主流的框架做了一下區(qū)5 年之前框架都是符號式編程，tensorflow 繼承 theano 的特背書，強力地吸引了很多人去使用，很快成為了最流行的：一是 tensorflow 是由一群 Google 的工程師開發(fā)的，他們強，有希望 tensorflow 可以做科研，這樣必定顧此失彼；二程方式，繼承了 theano 一大堆缺點，不僅寫法麻煩，而且能用于靜態(tài)圖，現(xiàn)在很多深度學習的研究希望能夠使用動

（1）藍色圓圈指向三叉神經(jīng)根 （2）綠色圓圈指向前庭蝸神經(jīng)根圖 2-1 小腦邊界確定2.3.2 交互式小腦分割步驟通過 ITK-SNAP 軟件[43]對每一位受試者的腦 MRI 進行交互式分割小腦。主要采用 ITK-SNAP 的 Active Contour 功能，操作過程如圖 2-2。首先，手動框選小腦區(qū)域，通過滑動鼠標來觀察各面各層屬于小腦的區(qū)域。通過調(diào)節(jié)閾值，使小腦部分與周圍背景清晰被分開。而后進行種子點的設(shè)置，完成自動分割。自動分割后會有過分割或欠分割的情況出現(xiàn)，如圖 2-2（4）中小腦雙側(cè)半球部分就屬于過分割的情況，而小腦山頂?shù)牟糠謱儆谇贩指畹那闆r，需要去做手動的矯正。

2.3.2 交互式小腦分割步驟通過 ITK-SNAP 軟件[43]對每一位受試者的腦 MRI 進行采用 ITK-SNAP 的 Active Contour 功能，操作過程如圖 2-2首先，手動框選小腦區(qū)域，通過滑動鼠標來觀察各面通過調(diào)節(jié)閾值，使小腦部分與周圍背景清晰被分開。而后成自動分割。自動分割后會有過分割或欠分割的情況出現(xiàn)雙側(cè)半球部分就屬于過分割的情況，而小腦山頂?shù)牟糠謱偃プ鍪謩拥某C正。（1）確定小腦感興趣區(qū) （2）調(diào)節(jié)閾值

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