本文關(guān)鍵詞：基于11C-PiB PET圖像的阿爾茨海默病計算機輔助診斷研究

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【摘要】：阿爾茨海默病(Alzhermer’s disease,AD)是一種不可逆的神經(jīng)退化性疾病。目前AD的病因仍然不明,研究表明beta淀粉樣蛋白沉淀(amyloid-beta,Aβ)是AD患者大腦的顯著特征之一,檢測Aβ對AD的早期診斷具有十分重要的意義。近年來,作為活體人腦Aβ顯像技術(shù),碳11-匹茲堡復(fù)合物B正電子發(fā)射斷層掃描(Carbon 11-labeled Pittsburgh compound B Positron Emission Tomography,11C-Pi B PET)顯像技術(shù)被廣泛地應(yīng)用在AD的診斷,分類和康復(fù)評估。但是,目前醫(yī)生基于11C-Pi B PET技術(shù)對AD診斷大多采用主觀視覺評估,依賴醫(yī)生經(jīng)驗,耗時且客觀性差,無法追蹤AD患者病情。因而一種基于Pi B PET圖像的AD計算機輔助分析(Computed Aided AD Diagnosis,CAAD)工具對于臨床AD診斷具有重要的實踐意義。本研究提出一種基于11C-Pi B PET圖像的CAAD方法,該方法包含4個模塊:11C-Pi B PET圖像預(yù)處理;基于結(jié)構(gòu)先驗閾值的3D格子波爾茲曼(3D Thresholding based Lattice Boltzmann Method,3D T-LB)算法的Aβ感興趣區(qū)域(Regions of Interest,ROIs)快速分割;基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和支持向量機-遞歸特征消除(Recursive feature elimination using the support vector machine,RFE W-map)方法的特征提取與選擇;以及基于機器學(xué)習(xí)的SVM分類器。為了驗證該CAAD方法的可行性和臨床意義,本研究選取了華山醫(yī)院和ADNI數(shù)據(jù)庫共計149組11C-Pi B PET臨床數(shù)據(jù),針對CAAD中的4個模塊分別進行實驗驗證:在預(yù)處理方面,采用臨床醫(yī)生和相關(guān)專業(yè)研究生的視覺評估實驗驗證;在ROIs分割方面,通過建立臨床醫(yī)生手工分割的金標(biāo)準(zhǔn),將3D T-LB算法與PET圖像中常見的分割算法對比;在特征提取和選擇方面,將所提取的特征與臨床精神篩查量表做統(tǒng)計分析,驗證其臨床病理學(xué)意義,并且對比了不同特征選擇算法的分類性能;在分類器方面,本研究采用留一法交叉驗證,同時對比三種不同的分類器對AD、MCI和HC樣本的診斷準(zhǔn)確率。結(jié)果表明,該CAAD的4個模塊均能達到較理想的結(jié)果。在預(yù)處理方面,與醫(yī)生和專家的視覺評估結(jié)果保持較好的一致性;在ROIs分割方面,基于3D T-LB的快速分割算法在效率和準(zhǔn)確率上要優(yōu)于其他算法,同時與金標(biāo)準(zhǔn)比較時能達到88%以上準(zhǔn)確率;在特征提取和選擇方面,所得到的特征與臨床精神量表具有較好的相關(guān)性和顯著的統(tǒng)計學(xué)意義,同時基于RFE W-map特征選擇算法所得特征的分類性能最佳;在分類驗證方面,基于多項式核的SVM分類器對不同的AD、MCI和HC分組都能得到最佳的分類效果。作為最終結(jié)果,本文提出的CAAD方法針對AD的分類結(jié)果可達到95.97%,優(yōu)于視覺評估和文獻中基于其他醫(yī)學(xué)圖像的CAAD分類準(zhǔn)確率,且該方法在時耗方面能滿足臨床需求。
【關(guān)鍵詞】：阿爾茨海默病 beta淀粉樣蛋白沉淀 11碳-匹茲堡復(fù)合物B正電子發(fā)射斷層掃描(Carbon 11-labeled Pittsburgh compound B Positron Emission Tomography Pi B PET)顯像技術(shù) 圖像分割 計算機輔助診斷
【學(xué)位授予單位】：上海大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：R749.16;R817.4
【目錄】：

• 摘要6-8
• ABSTRACT8-13
• 第一章 緒論13-20
• 1.1 引言13
• 1.2 阿爾茨海默病Aβ 級聯(lián)說13-14
• 1.3 基于 11C-PiB PET技術(shù)的AD臨床診斷概述14
• 1.4 基于AD診斷的計算機輔助診斷概述14-17
• 1.5 研究目的和內(nèi)容17-18
• 1.5.1 研究目的17
• 1.5.2 研究內(nèi)容17-18
• 1.6 本文創(chuàng)新點和結(jié)構(gòu)安排18-20
• 1.6.1 主要創(chuàng)新點18
• 1.6.2 論文結(jié)構(gòu)安排18-20
• 第二章 11C-PiB PET圖像的獲取20-22
• 2.1 11C-PiB PET圖像的獲取20
• 2.2 樣本選取20-22
• 第三章 11C-PiB PET圖像的預(yù)處理22-30
• 3.1 基于 11C-PiB PET圖像預(yù)處理的現(xiàn)狀與分析22-23
• 3.2 11C-PiB PET圖像預(yù)處理流程23-24
• 3.2.1 11C-PiB PET圖像配準(zhǔn)23
• 3.2.2 11C-PiB PET圖像歸一化23-24
• 3.2.3 11C-PiB PET圖像平滑24
• 3.3 預(yù)處理結(jié)果及評估實驗24-29
• 3.3.1 預(yù)處理結(jié)果24-25
• 3.3.2 評估實驗?zāi)康暮蛢?nèi)容25-26
• 3.3.3 評估實驗方法26
• 3.3.4 評估實驗要求26-27
• 3.3.5 評估實驗步驟27-28
• 3.3.6 評估實驗的結(jié)果28-29
• 3.4 討論與小結(jié)29-30
• 第四章 11C-PiB PET圖像Aβ 感興趣區(qū)域分割30-39
• 4.1 基于PET圖像的分割算法文獻綜述30-31
• 4.2 基于結(jié)構(gòu)先驗的格子波爾茲曼三維分割算法31-34
• 4.2.1 LBM算法的數(shù)學(xué)模型31-33
• 4.2.2 基于結(jié)構(gòu)先驗知識的 3D-LB算法33-34
• 4.3 實驗部分34-38
• 4.3.1 實驗?zāi)康暮蛢?nèi)容34
• 4.3.2 實驗方法34-35
• 4.3.3 實驗結(jié)果35-38
• 4.4 討論與小結(jié)38-39
• 第五章 11C-PiB PET圖像特征提取與選擇39-50
• 5.1 11C-PiB PET圖像特征提取39-40
• 5.1.1 基于PET圖像的CAAD特征提取技術(shù)現(xiàn)狀與分析39
• 5.1.2 基于PCA的特征提取方法39-40
• 5.2 特征選擇40-43
• 5.2.1 W-map41-42
• 5.2.2 RFE W-map42
• 5.2.3 P-map42-43
• 5.2.4 RFE P-map43
• 5.3 實驗部分43-49
• 5.3.1 實驗?zāi)康暮蛢?nèi)容43
• 5.3.2 特征提取方法的驗證實驗43-46
• 5.3.3 特征選擇方法的對比驗證實驗46-49
• 5.4 討論與小結(jié)49-50
• 第六章 基于機器學(xué)習(xí)的分類器及其驗證50-58
• 6.1 基于機器學(xué)習(xí)模型的分類器50-52
• 6.1.1 基于核的支持向量機分類器50
• 6.1.2 K近鄰算法50-51
• 6.1.3 極限學(xué)習(xí)機51-52
• 6.2 實驗部分52-57
• 6.2.1 實驗?zāi)康暮蛢?nèi)容52
• 6.2.2 實驗方法52-53
• 6.2.3 實驗結(jié)果53-57
• 6.3 討論與小結(jié)57-58
• 第七章 總結(jié)與展望58-61
• 7.1 結(jié)論58
• 7.2 討論58-59
• 7.3 展望59-61
• 參考文獻61-67
• 作者在攻讀碩士學(xué)位期間公開發(fā)表的學(xué)術(shù)論文67-68
• 作者在攻讀碩士學(xué)位期間所參與的科研項目68-69
• 致謝69

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