本文關(guān)鍵詞：多類型磁共振影像特征融合算法用于阿爾茲海默病早期診斷

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【摘要】：阿爾茲海默病(AD)是一種常見的神經(jīng)性退行性疾病,屬于常見的神經(jīng)性癡呆,危害嚴(yán)重,而防治的關(guān)鍵是無創(chuàng)早期診斷。相關(guān)研究表明,影像形狀和紋理特征與阿爾茨海默病早期病變相關(guān),但特征間相互關(guān)系復(fù)雜,因而需要進(jìn)行選擇融合。本文提取了多種基于磁共振影像的形狀和紋理特征,設(shè)計(jì)特征選擇分類集成模型對(duì)提取的磁共振影像特征進(jìn)行深度融合,以獲取較融合前更高更穩(wěn)定的分類診斷準(zhǔn)確率。論文的主要?jiǎng)?chuàng)新性工作如下:①研究并實(shí)現(xiàn)了一種用于腦磁共振影像的預(yù)處理及特征提取的管道程序。該程序可以對(duì)輸入的腦磁共振影像進(jìn)行去噪、配準(zhǔn)、頭骨剝離、解剖結(jié)構(gòu)分割、形狀紋理等特征提取一系列處理,適用于任意人的腦圖像樣本。目前很少發(fā)現(xiàn)能實(shí)現(xiàn)上述一系列處理的單個(gè)軟件或算法,該程序?yàn)榛谀X磁共振影像的研究提供了有效工具,為后續(xù)基于特征的分類識(shí)別,提供了可靠的特征源。②研究并提出了基于假設(shè)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的磁共振影像特征融合算法。計(jì)算提取的影像特征的pvalue值,基于不同閾值選取符合顯著水平的影像特征�；谶x擇后的特征對(duì)影像樣本進(jìn)行處理獲得對(duì)應(yīng)的樣本特征矩陣,引入支持向量機(jī)(SVM)進(jìn)行分類,分類準(zhǔn)確率較選擇前明顯提高。③研究并提出了基于特征選擇分類集成模型的磁共振影像封裝式特征融合算法。該算法采用封裝式特征選擇模式,采用SVM分類器評(píng)估待選特征子集,采用遺傳算法進(jìn)行全局尋優(yōu),獲取使SVM分類準(zhǔn)確率最高的最優(yōu)特征子集作為最終融合結(jié)果,從而構(gòu)成了特征選擇分類集成模型。本文研究并實(shí)現(xiàn)了一種用于腦磁共振影像的預(yù)處理及特征提取的管道程序,研究并提出了兩種影像特征融合算法,為阿爾茨海默病輔助早期診斷提供了處理方法及改善了影像特征質(zhì)量,對(duì)于實(shí)現(xiàn)基于磁共振影像的阿爾茨海默病早期診斷臨床應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。
【關(guān)鍵詞】：阿爾茲海默病 早期診斷 腦磁共振圖像 特征選擇分類集成模型 遺傳算法 支持向量機(jī)
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：R749.16;TP391.41
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 1 緒論8-12
• 1.1 引言8-9
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-10
• 1.3 本文的主要內(nèi)容10-11
• 1.4 本文文章結(jié)構(gòu)11-12
• 2 磁共振影像識(shí)別基本原理12-22
• 2.1 磁共振影像預(yù)處理12-16
• 2.1.1 磁共振影像校準(zhǔn)12-14
• 2.1.2 磁共振影像分割14-16
• 2.2 磁共振影像特征提取16-18
• 2.3 磁共振影像識(shí)別分類18-20
• 2.4 本章小結(jié)20-22
• 3 磁共振影像預(yù)處理及特征提取管道程序研究與實(shí)現(xiàn)22-40
• 3.1 腦磁共振影像預(yù)處理22-28
• 3.1.1 圖像校準(zhǔn)23-25
• 3.1.2 頭骨分離25-26
• 3.1.3 組織分割26-28
• 3.2 影像特征提取28-38
• 3.2.1 特征構(gòu)成29-34
• 3.2.2 特征提取34-38
• 3.3 本章小結(jié)38-40
• 4 基于假設(shè)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的磁共振影像特征融合方法40-54
• 4.1 假設(shè)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)研究與分析40-42
• 4.2 基于假設(shè)檢驗(yàn)的磁共振影像特征識(shí)別分類方法42-43
• 4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析43-51
• 4.3.1 實(shí)驗(yàn)方法44
• 4.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析44-51
• 4.4 本章小結(jié)51-54
• 5 基于特征選擇分類集成模型的磁共振特征融合方法54-72
• 5.1 基于遺傳算法的特征選擇分類集成模型54-59
• 5.1.1 基于遺傳算法的特征選擇分類集成模型算法流程54-56
• 5.1.2 改進(jìn)遺傳算法56-59
• 5.2 基于特征選擇分類集成模型的磁共振影像特征融合算法59-70
• 5.2.1 實(shí)驗(yàn)方法61
• 5.2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析61-70
• 5.3 本章小結(jié)70-72
• 6 總結(jié)與展望72-74
• 6.1 總結(jié)72-73
• 6.2 展望73-74
• 致謝74-76
• 參考文獻(xiàn)76-80
• 附錄80
• A. 作者在攻讀學(xué)位期間取得的科研成果：80
• B. 作者在攻讀學(xué)位期間參與的科研項(xiàng)目：80

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本文編號(hào)：1023003