注意缺陷多動(dòng)障礙（Attention Deficit Hyperactivity Disorder,ADHD）是一種孩童期常見的精神障礙疾病。目前,ADHD的診斷大多采取問卷和量表的形式,有很大程度的主觀性。ADHD的客觀診斷方法主要是基于磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging,MRI）數(shù)據(jù)。臨床上醫(yī)生通過重復(fù)篩選MR圖像來診斷ADHD。但由于正常人和ADHD患者的MR圖像差異很小,臨床上較難準(zhǔn)確地判別,易發(fā)生誤診和漏診現(xiàn)象。因此,本文利用MR圖像和機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning,ML）方法來實(shí)現(xiàn)ADHD圖像的自動(dòng)判別,提出了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的ADHD圖像分類方法。主要研究工作如下:（1）基于經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)的ADHD分類。主要研究了支持向量機(jī)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)ADHD分類。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集來自ADHD-200競(jìng)賽數(shù)據(jù)庫(kù),采用交叉驗(yàn)證來訓(xùn)練和測(cè)試模型。（2）基于ROI-CNN模型的ADHD分類。由于不同大腦模式圖像強(qiáng)度的高度相似性,本文引入了有效的感興趣區(qū)域提取（Region of Interest,ROI）策略用于初始的特征選擇。主要研究了基于水平集和區(qū)域生長(zhǎng)法... 

【文章來源】：南昌大學(xué)江西省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：74 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

五折交叉驗(yàn)證示意圖

第 3 章 基于 ROI 精分割和 CNN 的 ADHD 圖像分類。尾狀核結(jié)構(gòu)圖如圖 3.1(a) 中綠色區(qū)域所示，3.1(b)中紅色箭頭寬大的尾狀核頭，逐漸縮小的尾狀核體和尾狀核尾組成[54]。相接，尾狀核尾與杏仁體相接[55]。作為基底神經(jīng)節(jié)的一個(gè)關(guān)狀核（CN）參與許多關(guān)鍵的腦功能，包括感覺-運(yùn)動(dòng)控制、認(rèn)獎(jiǎng)勵(lì)和學(xué)習(xí)，其異常的形態(tài)和功能也影響著一些重要的大腦D 等[56]。皮層下結(jié)構(gòu)分割的問題尚未得到令人滿意的解決。尤其是對(duì)和尾狀核等神經(jīng)核的提取更為困難，在 T1 加權(quán) MR 圖像中尾均勻的強(qiáng)度，由于它與很多具有相似強(qiáng)度的結(jié)構(gòu)相連，因此對(duì)尾狀核等腦部 MRI 的分割成為了圖像學(xué)分割領(lǐng)域中的一個(gè)

ADHD識(shí)別分類流程圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的注意缺陷多動(dòng)障礙分類研究[J]. 朱莉,張麗英,韓云濤,曾佺,常為科.  生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志. 2017(01)
[2]注意缺陷多動(dòng)障礙患兒事件相關(guān)腦電位研究[J]. 朱莉,曾佺,蔣楊婷,陳佳,張麗英.  生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志. 2016(01)
[3]注意力缺陷多動(dòng)障礙與多巴胺、去甲腎上腺素關(guān)系的研究進(jìn)展[J]. 雷爽,韓新民.  中國(guó)兒童保健雜志. 2013(09)
[4]注意缺陷多動(dòng)障礙患兒的腦電圖與臨床特點(diǎn)[J]. 張澤芝,吳懼,胡文廣,牟啟蓉.  現(xiàn)代電生理學(xué)雜志. 2012(03)
[5]BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在技術(shù)預(yù)見評(píng)價(jià)中的應(yīng)用研究[J]. 劉超,李云清,胡全連.  科技管理研究. 2010(05)
[6]基于生物的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論框架──神經(jīng)元模型[J]. 歐陽楷,鄒睿,劉衛(wèi)芳.  北京生物醫(yī)學(xué)工程. 1997(02)

博士論文
[1]基于深度學(xué)習(xí)的圖像分類方法研究[D]. 孟丹.華東師范大學(xué) 2017
[2]注意缺陷多動(dòng)障礙的腦影像學(xué)研究[D]. 胡賢.中國(guó)醫(yī)科大學(xué) 2010

碩士論文
[1]基于機(jī)器學(xué)習(xí)的癌癥診斷方法研究[D]. 劉奕.湖北工業(yè)大學(xué) 2017
[2]腦部MRI圖像中深層核團(tuán)的分割方法研究[D]. 王倩.北京工業(yè)大學(xué) 2015
[3]神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在醫(yī)學(xué)診斷中的應(yīng)用研究[D]. 沈花玉.天津理工大學(xué) 2007



本文編號(hào)：3440609