【摘要】：阿爾茨海默癥(AD)是一種多發(fā)于老年人的神經(jīng)系統(tǒng)退行性疾病,患者表現(xiàn)出各個方面的癡呆癥狀,嚴(yán)重影響患者的生活能力,甚至威脅到生命。輕度認(rèn)知障礙(MCI)是AD的前期,介于正常衰老和AD之間。由于AD的病情發(fā)生潛隱,病程長,患者出現(xiàn)明顯癥狀時,往往已經(jīng)到達(dá)了AD的晚期,無法有效的治療疾病。并且由于AD的最早癥狀,如短期記憶喪失和偏執(zhí)懷疑,經(jīng)常被誤認(rèn)為與衰老和壓力有關(guān),或與其他腦部疾病引起的癥狀混淆,AD早期的準(zhǔn)確臨床診斷仍然十分重要。在阿爾茨海默癥的相關(guān)研究中,患者的患病階段通常被分為健康正常對照(NC),輕度認(rèn)知障礙(MCI)和阿爾茨海默癥(AD)三類。核磁共振成像(MRI)這一神經(jīng)成像模式被廣泛應(yīng)用于AD的二分類、多分類及其它研究中。同時,最近全基因組關(guān)聯(lián)研究(GWAS)數(shù)據(jù)已被用于表征AD的幾種潛在遺傳風(fēng)險因素。因此,從影像遺傳學(xué)的角度,將MRI數(shù)據(jù)與GWAS數(shù)據(jù)相結(jié)合,從而更準(zhǔn)確的確定患者的分期是本文的最大目標(biāo)。本文所做的主要工作如下:首先,我們使用FreeSurfer對阿爾茨海默癥神經(jīng)影像學(xué)倡議(ADNI)數(shù)據(jù)庫提供的標(biāo)準(zhǔn)磁共振影像(MRI)數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,然后分別對每個腦區(qū)截取二維圖像,并提取各腦區(qū)的灰度分布,解剖參數(shù)與Triz特征,進行合并后作為MRI部分的特征。接著我們采用t檢驗與SVM-RFE相結(jié)合的特征選擇方法進行特征選擇。我們采用八種常見的分類模型來對得到的MRI特征進行模型訓(xùn)練與評估。我們也進行了性別差異性分析,以此來證明在AD中性別因素影響巨大,同時將男女性別的樣本分開進行三分類模型的建立,并進行了性別互補的實驗。結(jié)果顯示,分性別建模帶來了較大的性能提升。接著,我們采用ADNI數(shù)據(jù)庫提供的單核苷酸多態(tài)性(SNP)數(shù)據(jù),對其進行建模。而后針對多模態(tài)的數(shù)據(jù)融合問題,提出了前期和后期兩種不同的數(shù)據(jù)融合方案,將磁共振影像與SNP數(shù)據(jù)進行融合建模,并且也進行分性別建模。實驗結(jié)果顯示,通過融合了SNP的數(shù)據(jù),我們的NC-MCI-AD分類性能得到了提升,與其他的研究結(jié)果進行對比,我們的算法準(zhǔn)確率更高。
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：R749.16;TP391.41
【圖文】：

圖 2.1 特征選擇的一般過程特征選擇過程的起點，也就是原始特征集合，它可能是原始數(shù)據(jù)所有特征的全集，也有可能是一個空集。而對候選特征子集的評價與選擇的過程，本質(zhì)上是一個搜索最優(yōu)解的過程。在特征數(shù)量較小時，最簡單原始的暴力搜索即可迅速找到解空間中的最優(yōu)解，但是，一旦特征的個數(shù)增大時，暴力搜索全局最優(yōu)解的時間復(fù)雜度將來到 ()2O n的指數(shù)級，這在特征數(shù)量可能十萬甚至百萬級的醫(yī)療領(lǐng)域里，計算時間和計算資源的耗費是不可原諒的。因此，人們往往采取啟發(fā)式的搜索策略，來尋找局部最優(yōu)解以達(dá)到尋找求解和計算復(fù)雜度的平衡。最后一步的驗證過程，雖然本身并不是特征選擇的過程，但它是對前面特征選擇過程的檢驗可以直觀的展示出上述搜尋最優(yōu)過程的有效性。2.4.2 常用的特征選擇算法

一個大的子區(qū)間。2. 各個腦區(qū)的生物標(biāo)志物。主要為各個腦區(qū)的各種解剖參數(shù)，包括體積，表面積，皮質(zhì)厚度，曲率和皮質(zhì)上每個點的表面法線等。這些生物標(biāo)志物描述了人類大腦的每個腦區(qū)的生理情況，而根據(jù)已有的研究表明，各腦區(qū)的生物標(biāo)志物對阿爾茨海默癥的診斷與研究具有十分重要的意義，尤其是海馬體的解剖參數(shù)甚至已經(jīng)可以用于臨床實驗。FreeSurfer 進行皮質(zhì)重建后，根據(jù)幾個大型腦區(qū)的劃分，針對每個大型的腦區(qū)產(chǎn)生一個統(tǒng)計信息文件，文件里詳細(xì)記錄了大型腦區(qū)及其包含的每個小型腦區(qū)的各種詳細(xì)的生物標(biāo)志物。我們針對每個統(tǒng)計信息文件，采用正則表達(dá)式將文件中每一個解剖參數(shù)（包括整型和浮點型）提取出來，舍棄掉文字，及不具有統(tǒng)計意義的樣本 ID，處理時間等信息。最后將提取出來的生物標(biāo)志物合并成一個的特征向量。圖 3.1 為由 FreeSurfer 生成的某樣本的部分腦區(qū)的解剖參數(shù)。

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本文編號：2734418