本文關鍵詞：基于磁共振彌散成像的阿爾茲海默癥神經指紋研究

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【摘要】：在世界人口老齡化加劇的今天,阿爾茲海默癥(Alzheimer’s Disease,AD)已經成為了21世紀威脅人類身體健康和生活質量的最嚴重的疾病之一。目前,AD疾病只能延緩不能治愈,因而早期診斷尤為重要�，F(xiàn)代醫(yī)學對AD的診斷依賴于臨床癥狀和簡易智能精神狀態(tài)檢查量表(Mini-Mental State Examination,MMSE),磁共振成像技術(Magnetic Resonance Imaging,MRI)的出現(xiàn)提供了一種非介入式的腦神經疾病檢查手段,雖然由此觀察到了AD病人腦室增大等現(xiàn)象,但還沒有解決AD疾病的量化問題,本研究基于磁共振彌散成像,針對與AD相關的大腦結構,研究了從結構到性狀的量化特征,構建了AD的神經指紋,為未來AD疾病的研究奠定了科學基礎。首先,AD在神經影像上沒有肉眼可見的病灶,對AD的MRI圖像進行量化分析就需要基于大腦的各組織結構進行具體的分析,因此,對大腦組織結構的準確且細致的分割顯得尤為重要。本課題與美國約翰霍普金斯大學的神經影像實驗室合作,采用了目前腦神經影像分割領域頂尖的基于多腦圖譜的磁共振T1結構圖像自動分割方法,提出了一種將T1結構圖像分割結果映射到MRI其它功能參數(shù)圖像的方法,實現(xiàn)了多種功能參數(shù)圖的分割,為基于多模態(tài)參數(shù)圖的神經指紋研究奠定了基礎。其次,在實現(xiàn)多種功能參數(shù)圖像分割的基礎上,提出了一種構建AD的神經指紋的方法。針對重點腦結構區(qū)域,我們從多個角度對功能參數(shù)圖像進行了量化分析,并結合可能存在的病理變化對這些量化結果進行了分析,最后融合各種方法的量化分析結果,提出了能夠反映AD疾病特性的量化方法,構建了具有代表意義的AD神經指紋。本文的研究成果表明了基于磁共振多模態(tài)功能參數(shù)圖構建AD神經指紋的潛力,為針對AD的更全面的研究奠定了科學基礎,為量化AD的特性,構建AD的神經指紋提供了一種技術方案。
【關鍵詞】：磁共振影像 阿爾茲海默癥 圖像分割 神經指紋 模式識別
【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】：2015
【分類號】：R749.16;TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第1章 緒論8-14
• 1.1 論文研究的背景和意義8-9
• 1.2 阿爾茲海默癥概述9-10
• 1.3 國內外研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢10-12
• 1.4 論文主要研究內容與論文結構12-14
• 1.4.1 本文的主要研究內容12-13
• 1.4.2 本文的結構13-14
• 第2章 磁共振彌散成像14-25
• 2.1 引言14
• 2.2 磁共振成像概述14-15
• 2.3 彌散張量成像原理及量化分析15-20
• 2.3.1 彌散加權成像15-16
• 2.3.2 彌散的各向同性與各向異性16-18
• 2.3.3 DTI量化分析方法18-20
• 2.4 彌散峰度成像原理及量化分析20-24
• 2.5 本章小結24-25
• 第3章 多模態(tài)磁共振圖像的分割25-35
• 3.1 引言25
• 3.2 磁共振圖像的預處理25-28
• 3.2.1 臨床數(shù)據(jù)獲取25
• 3.2.2 DTI圖像預處理25-28
• 3.2.3 DKI圖像預處理28
• 3.3 基于多腦圖譜的T1結構圖像的分割28-31
• 3.4 多模態(tài)磁共振圖像的分割31-34
• 3.5 本章小結34-35
• 第4章 阿爾茲海默癥的神經指紋特征提取與模式識別35-47
• 4.1 引言35
• 4.2 基于體積變化的分析35-36
• 4.3 多功能參數(shù)圖的統(tǒng)計分析36-40
• 4.4 基于混合高斯模型的分析40-42
• 4.5 神經指紋的特征提取和模式識別42-46
• 4.5.1 特征篩選和神經指紋的建立43
• 4.5.2 基于支持向量機的神經指紋的分類43-46
• 4.6 本章小結46-47
• 結論47-49
• 參考文獻49-53
• 附錄A 基于高斯混合模型對多種功能參數(shù)圖重點腦組織結構灰度分布的擬合結果53-65
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文及其它成果65-67
• 致謝67

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前5條

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本文編號：1009293