本文關鍵詞：基于大腦皮層厚度的輕度認知障礙的分類研究

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【摘要】：阿爾茲海默癥(Alzheimer’s Disease,AD)是一種典型的神經退化性疾病,其病理過程復雜,而且目前尚沒有有效的治療手段來治愈該疾病,所以對該疾病的提前診斷與預測成為預防該種疾病的主要手段。輕度認知障礙(Mild Cognitive Impairment,MCI)一般被認為是阿爾茲海默癥的前兆癥狀,該疾病的臨床表現(xiàn)為記憶力和認知能力的下降,注意力容易分散,判斷能力出現(xiàn)問題。但是還沒有達到對日常生活和工作產生嚴重影響的程度,和阿爾茲海默癥的嚴重程度還有一定的差距。但是如果不重視輕度認知障礙,不對其進行及時的治療,其很容易轉變?yōu)榘柶澓ＤY。所以通過輕度認知障礙的研究可以有效的預防阿爾茲海默癥。如何從臨床被試中準確分類出輕度認知障礙患者一直是計算神經影像學的熱點。本文將探索基于磁共振成像的輕度認知障礙分類,從而為阿爾茲海默的早期預測提供方法指導和理論依據(jù)。本文主要研究工作進展和成果包括:(1)對采集到的MRI影像進行處理,采集正常老人和輕度認知障礙患者2年內的數(shù)據(jù),將正常人被試組第一次采集的信息定義為NC_SC,第二次采集的定義為NC_24,而MCI被試組同樣被分為MCI_SC和MCI_24兩組,通過對NC組和MCI組進行組間和組內的比較,探索MCI患者大腦皮層厚度的萎縮區(qū)域,發(fā)現(xiàn)MCI患者和正常老年人相比有多個腦區(qū)的皮層厚度發(fā)生明顯的變薄。從而為利用皮層厚度進行分類提供了理論依據(jù)。由于正常老年人和MCI患者在兩年內皮層厚度都發(fā)生了萎縮,為了判斷是由何種因素引發(fā)的萎縮,分別計算兩年內兩組人群各腦區(qū)的萎縮速度,劃分出正常萎縮和由疾病引起的萎縮的臨界值。(2)利用模式識別的方法,使用大腦皮層78個腦區(qū)的平均厚度作為分類特征,對NC組和MCI組進行分類。我們比較了三種特征選擇方法對分類結果的影響。一種是SVM-RFE提取的皮層厚度特征,一種是Relief提取的皮層厚度特征,最后一種是綜合SVM-RFE和Relief提取的厚度特征。分類結果表明利用大腦皮層厚度作為分類特征來分類正常老年人和MCI患者具有一定的可行性。
【關鍵詞】：皮層厚度 輕度認知障礙 模式識別 特征選擇 分類
【學位授予單位】：山東師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：R749.16;TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-7
• 第一章 緒論7-13
• 1.1 引言7-8
• 1.2 輕度認知障礙的研究現(xiàn)狀8
• 1.3 大腦解剖學基礎8-10
• 1.4 磁共振成像技術簡介10-11
• 1.5 本文的主要貢獻11-12
• 1.5.1 皮層厚度萎縮模式分析11
• 1.5.2 MCI和NC分類研究11-12
• 1.6 本文的組織結構12-13
• 第二章 基于MRI影像的MCI分類特征的選擇13-23
• 2.1 引言13
• 2.2 磁共振成像技術的處理過程13-15
• 2.2.1 圖像采集13
• 2.2.2 圖像預處理13-14
• 2.2.3 圖像后處理14-15
• 2.3 常用的大腦皮層形態(tài)度量15-17
• 2.4 MCI分類特征的選擇17-19
• 2.5 皮層厚度及計算方法19-23
• 2.5.1 T-link算法19-20
• 2.5.2 T-average-near算法20
• 2.5.3 拉普拉斯方程方法20-23
• 第三章 大腦皮層萎縮情況分析研究23-33
• 3.1 引言23
• 3.2 方法及數(shù)據(jù)23-25
• 3.2.1 相關方法23-24
• 3.2.2 實驗數(shù)據(jù)24-25
• 3.3 實驗結果分析25-31
• 3.3.1 MCI患者和NC大腦皮層萎縮區(qū)域25-28
• 3.3.2 NC和MCI患者組內大腦皮層萎縮區(qū)域28-31
• 3.4 全腦萎縮速度31-32
• 3.5 本章小結32-33
• 第四章 輕度認知障礙的分類研究33-45
• 4.1 引言33
• 4.2 方法及數(shù)據(jù)33-42
• 4.2.1 模式識別33-35
• 4.2.2 分類器選擇35-37
• 4.2.3 特征選擇方法37-42
• 4.3 實驗結果與分析42-44
• 4.3.1 特征選擇結果42-43
• 4.3.2 分類結果對比43-44
• 4.4 本章小結44-45
• 第五章 總結與展望45-47
• 5.1 本文工作總結45-46
• 5.2 未來工作展望46-47
• 參考文獻47-51
• 發(fā)表的學術論文及科研成果51-52
• 致謝52

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