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面向阿爾茨海默病的磁共振擴(kuò)散峭度成像特征分析與識(shí)別

發(fā)布時(shí)間:2017-12-20 03:02

  本文關(guān)鍵詞:面向阿爾茨海默病的磁共振擴(kuò)散峭度成像特征分析與識(shí)別 出處:《天津大學(xué)》2014年博士論文 論文類(lèi)型:學(xué)位論文


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【摘要】:阿爾茨海默。ˋlzheimer’s disease,AD)是一種典型的神經(jīng)退行性疾病,伴隨嚴(yán)重的記憶認(rèn)知能功能下降或障礙,無(wú)有效治療手段,極大影響了老年人健康生活。擴(kuò)散峭度成像(Diffusion kurtosis imaging,,DKI)是近幾年新興的一種擴(kuò)散磁共振成像的方法,其在擴(kuò)散張量成像(Diffusion tensor imaging,DTI)基礎(chǔ)上引入高階峭度統(tǒng)計(jì)量來(lái)描述生物組織中水分子的擴(kuò)散行為,可更敏感地反映組織的微觀結(jié)構(gòu)特征,有望在AD早期診斷中發(fā)揮重要作用。 本文首先通過(guò)對(duì)高階峭度張量的特征值分解,得到了基于該峭度張量的參數(shù)圖像,進(jìn)行了全腦圖像參數(shù)之間的散點(diǎn)圖分析與感興趣區(qū)域的相關(guān)性分析,發(fā)現(xiàn)峭度特征參數(shù)對(duì)于不同腦部組織(尤其在灰質(zhì)和交叉纖維區(qū)域)的對(duì)比度區(qū)分表現(xiàn)較突出,參數(shù)之間的聯(lián)合分析有助于擴(kuò)散磁共振圖像對(duì)于不同組織的自動(dòng)分割。相關(guān)性分析中,各向異性參數(shù)和平均峭度系數(shù)之間呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)性,為峭度生理意義和診斷價(jià)值的進(jìn)一步探索提供了參考。 研究中采集了17例AD患者和26例健康老年人(年齡、性別均匹配)的磁共振臨床影像數(shù)據(jù)分別作為實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組,采用基于遞歸特征篩選支持向量機(jī)的模式識(shí)別方法對(duì)其DKI和DTI特征集進(jìn)行了優(yōu)化,研究結(jié)果表明得到的最優(yōu)特征子集在AD診斷中的正確率相對(duì)特征篩選前均得到顯著性的提升。文中還對(duì)特征子集顯著性、ROC曲線以及相關(guān)性等方面進(jìn)行了分析,結(jié)果發(fā)現(xiàn):模式識(shí)別的方法既能以多特征聯(lián)合分析的方式進(jìn)行診斷分析,其機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)果也能反映出臨床實(shí)際的生理變化,具有較大的臨床價(jià)值;同時(shí)證實(shí)了DKI參數(shù)(尤其是峭度參數(shù))對(duì)AD病理改變的變化具有較高的敏感性,其擴(kuò)散參數(shù)與峭度參數(shù)在白質(zhì)髓鞘損傷的微觀病變檢測(cè)中具有相互補(bǔ)充的效果。 本文從磁共振峭度成像特征集的角度結(jié)合模式識(shí)別方法進(jìn)行分析,是DKI結(jié)合人工智能輔助臨床診斷的一次探索性研究,相關(guān)成果有望為DKI在AD早期病理分析與診斷中的應(yīng)用提供幫助。
【學(xué)位授予單位】:天津大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2014
【分類(lèi)號(hào)】:R749.16;R445.2

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前5條

1 范清清;;一種基于峭度的盲多用戶(hù)檢測(cè)方法[A];現(xiàn)代通信理論與信號(hào)處理進(jìn)展——2003年通信理論與信號(hào)處理年會(huì)論文集[C];2003年

2 徐新韜;王華慶;楊曉;李嶺陽(yáng);;基于STFT的譜峭度法在軸承故障診斷中的應(yīng)用[A];第11屆全國(guó)轉(zhuǎn)子動(dòng)力學(xué)學(xué)術(shù)討論會(huì)(ROTDYN2014)論文集(上冊(cè))[C];2014年

3 李軍;張永祥;姚曉山;;峭度自適應(yīng)學(xué)習(xí)步長(zhǎng)盲提取算法提取軸承沖擊信號(hào)[A];第八屆全國(guó)設(shè)備與維修工程學(xué)術(shù)會(huì)議、第十三屆全國(guó)設(shè)備監(jiān)測(cè)與診斷學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2008年

4 李富才;孟光;胥永剛;;基于多尺度峭度指標(biāo)的損傷識(shí)別研究[A];第十二屆全國(guó)設(shè)備故障診斷學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2010年

5 方紅雨;;基于最小峭度準(zhǔn)則的碼約束盲恒模干擾抑制算法[A];第十九屆電工理論學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2007年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 陳元園;面向阿爾茨海默病的磁共振擴(kuò)散峭度成像特征分析與識(shí)別[D];天津大學(xué);2014年

2 彭暢;旋轉(zhuǎn)機(jī)械軸承振動(dòng)信號(hào)分析方法研究[D];重慶大學(xué);2014年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前9條

1 王嘉晨;基于峭度最大化算法的復(fù)數(shù)功能磁共振成像信號(hào)分析[D];大連理工大學(xué);2011年

2 陳剛;譜峭度及其在電力系統(tǒng)暫態(tài)信號(hào)處理中的應(yīng)用研究[D];西南交通大學(xué);2012年

3 劉海洋;基于譜峭度的信號(hào)特征提取及其傳動(dòng)系統(tǒng)關(guān)鍵部件故障診斷應(yīng)用[D];蘇州大學(xué);2013年

4 范清清;基于峭度的盲自適應(yīng)檢測(cè)方法研究[D];安徽大學(xué);2004年

5 吳宏天;基于方差與峭度的模擬電路故障診斷及實(shí)現(xiàn)[D];湖南師范大學(xué);2012年

6 閆彩虹;基于自相關(guān)函數(shù)和峭度的FECG提取算法研究[D];重慶大學(xué);2009年

7 陳君瑜;復(fù)數(shù)參考獨(dú)立分量分析算法及其fMRI應(yīng)用研究[D];大連理工大學(xué);2008年

8 夏遵平;結(jié)構(gòu)運(yùn)行狀態(tài)下諧波模態(tài)的檢測(cè)和去除技術(shù)研究及實(shí)現(xiàn)[D];南京航空航天大學(xué);2012年

9 常錕;互信息學(xué)習(xí)在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中的應(yīng)用研究[D];燕山大學(xué);2014年



本文編號(hào):1310474

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