本文關(guān)鍵詞：面向輕度認(rèn)知障礙的神經(jīng)影像建模方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近幾年,我國老年人口比重的提高導(dǎo)致老年疾病的發(fā)病率逐漸上升,常見的阿爾茨海默病(俗稱老年癡呆,簡稱AD)的不可逆性給患者及其親屬帶來巨大的壓力。介于正常老齡化及老年癡呆之間的輕度認(rèn)知障礙的研究對AD的早期防治有重要意義。然而輕度認(rèn)知障礙的臨床癥狀不明顯、診斷方法局限等因素給疾病臨床診斷帶來不便,因此輕度認(rèn)知障礙診斷的研究成為重點(diǎn)。磁共振技術(shù)的出現(xiàn)使得腦組織及功能的研究邁進(jìn)一個新的階段,已有研究顯示,輕度認(rèn)知障礙患者的灰質(zhì)會有一定程度的減少,這可以作為疾病診斷的依據(jù)。另外,為方便知識共享與復(fù)用,需要在輕度認(rèn)知障礙領(lǐng)域構(gòu)建一個標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)構(gòu)化的知識體系。因此,本文構(gòu)建針對輕度認(rèn)知障礙診斷方面的知識模型,主要工作有：(1)進(jìn)行大腦曲面形態(tài)學(xué)分析。從原始磁共振圖像獲取大腦皮層厚度值,并對應(yīng)到AAL腦分區(qū)模板上,分析對比輕度認(rèn)知障礙患者和正常老齡化兩類人群的皮層厚度差異,并選取兩類人群皮層厚度差異顯著的腦分區(qū)作為診斷特征,為后續(xù)的知識建模打下基礎(chǔ)。(2)設(shè)計并實(shí)現(xiàn)領(lǐng)域知識建模。一方面,本體論在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用的有效性得以證實(shí),然而在輕度認(rèn)知障礙診斷方面沒有可用的本體,所以本文使用本體論對輕度認(rèn)知障礙疾病以及磁共振圖像的相關(guān)知識進(jìn)行建模管理；另一方面,我們使用經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法輔助構(gòu)建規(guī)則庫,由于C4.5算法在該領(lǐng)域的應(yīng)用中取得較好的性能,并且該算法具有訓(xùn)練速度快、結(jié)果簡單易于分析等優(yōu)勢,所以選用C4.5算法訓(xùn)練并形式化用于輕度認(rèn)知障礙診斷的本體推理規(guī)則。(3)實(shí)現(xiàn)疾病推理�；陬I(lǐng)域知識模型在eclipse開發(fā)環(huán)境下使用Jena API實(shí)現(xiàn)推理引擎,連接本體和規(guī)則庫,完成自動推理疾病的任務(wù),同時更新本體。(4)模型評估。通過十折交叉驗(yàn)證,我們計算不同方法的多種統(tǒng)計學(xué)指標(biāo),例如Precision, Recall,F-score, Kappastatistic以及算法訓(xùn)練模型的時間等相關(guān)指標(biāo),用以評估不同算法在該領(lǐng)域的應(yīng)用,結(jié)果顯示,C4.5算法具有較高的Recall值,F-Score值以及Kappa statistic值,其Precision值與BN的該值相同,其模型的訓(xùn)練時間這個衡量指標(biāo)上僅差于BN。為了使評估更具說服力,文中還采用配對樣本T檢驗(yàn)對比C4.5算法及其他三種經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法在該領(lǐng)域的準(zhǔn)確率,綜合各項(xiàng)指標(biāo)以及算法本身的特性可以看出,在這幾種算法中,C4.5算法更適合本文的應(yīng)用,并且整個知識模型具有其可行性,可以應(yīng)用于臨床輔助診斷輕度認(rèn)知障礙。
【關(guān)鍵詞】：本體論 磁共振圖像 輕度認(rèn)知障礙 機(jī)器學(xué)習(xí) 知識建模 疾病診斷
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：R749.1;TP391.41
【目錄】：

• 中文摘要3-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-15
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.1 MCI磁共振圖像的相關(guān)研究10-11
• 1.2.2 醫(yī)學(xué)領(lǐng)域本體模型研究現(xiàn)狀11
• 1.3 研究目的和意義11-13
• 1.4 本文研究內(nèi)容13
• 1.5 本文結(jié)構(gòu)安排13-15
• 第二章 神經(jīng)影像特征的知識建模理論15-24
• 2.1 磁共振成像技術(shù)及圖像處理流程15-17
• 2.1.1 磁共振成像技術(shù)15-16
• 2.1.2 大腦皮層16
• 2.1.3 磁共振圖像預(yù)處理流程16-17
• 2.2 本體相關(guān)知識17-22
• 2.2.1 本體論定義17-18
• 2.2.2 本體論基礎(chǔ)語言18-20
• 2.2.3 本體論建模工具20-21
• 2.2.4 本體的應(yīng)用21-22
• 2.2.5 領(lǐng)域本體構(gòu)建原則和步驟22
• 2.3 本章小結(jié)22-24
• 第三章 基于磁共振圖像的知識模型設(shè)計24-34
• 3.1 特征提取與特征選擇24-28
• 3.1.1 數(shù)據(jù)來源24-25
• 3.1.2 磁共振圖像預(yù)處理25
• 3.1.3 獲取皮層厚度25-26
• 3.1.4 特征選擇26-28
• 3.2 本體模型設(shè)計28-32
• 3.3 規(guī)則庫的設(shè)計32-33
• 3.4 本章小結(jié)33-34
• 第四章 MCI知識庫及疾病診斷實(shí)現(xiàn)34-44
• 4.1 MCI知識庫實(shí)現(xiàn)34-40
• 4.1.1 本體模型的構(gòu)建34-38
• 4.1.2 規(guī)則庫的生成38-40
• 4.2 疾病診斷實(shí)現(xiàn)40-43
• 4.3 本章小結(jié)43-44
• 第五章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及模型評估44-46
• 第六章 全文總結(jié)與展望46-48
• 6.1 工作內(nèi)容總結(jié)46-47
• 6.2 研究展望47-48
• 參考文獻(xiàn)48-51
• 在學(xué)期間的科研成果51-52
• 致謝52

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