發(fā)布時(shí)間：2017-07-31 03:20

  本文關(guān)鍵詞：基于腦MR影像不對(duì)稱性特征的癡呆癥早期診斷方法研究

  更多相關(guān)文章： 阿爾茲海默病 血管性癡呆 磁共振成像 鏈?zhǔn)街悄荏w遺傳算法 支持向量機(jī)

【摘要】：癡呆是指慢性獲得性進(jìn)行性智能障礙綜合征,防治的關(guān)鍵是早期無(wú)創(chuàng)檢測(cè)并干預(yù)。阿爾茲海默病(Alzheimer's disease,AD)和血管性癡呆(Vascular dementia,VD)是最常見(jiàn)的癡呆類型,輕度認(rèn)知障礙(Mild cognitive impairment,MCI)和血管性認(rèn)知障礙(Vascular cognitive impairment,VCI)是介于正常老齡化到AD和VD之間的過(guò)渡狀態(tài),會(huì)以一定概率轉(zhuǎn)化為癡呆。在癡呆癥的病變過(guò)程中,大腦的不對(duì)稱性會(huì)發(fā)生改變。因此,探索一種基于大腦不對(duì)稱性的癡呆癥早期診斷方法,對(duì)于癡呆癥的干預(yù)十分重要。磁共振成像技術(shù)(Magnetic Resonance Imaging,MRI)能定量地反映大腦不同組織在結(jié)構(gòu)和功能上的變化、表征代謝物濃度,并具有無(wú)創(chuàng)、空間分辨率高、無(wú)輻射等優(yōu)勢(shì),已廣泛應(yīng)用于AD早期診斷。本文提取了多種腦MR影像的不對(duì)稱特征,設(shè)計(jì)了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的封裝式特征學(xué)習(xí)分類集成模型,對(duì)提取的不對(duì)稱特征進(jìn)行特征學(xué)習(xí)和分類診斷,以獲取更高更穩(wěn)定的癡呆癥分類診斷準(zhǔn)確率,為基于MR影像不對(duì)稱特征的癡呆早期診斷提供思路。論文的主要工作如下:提出了用于AD和VD早期診斷的封裝式特征選擇分類模型,通過(guò)鏈?zhǔn)街悄荏w遺傳算法進(jìn)行全局特征選擇,以支持向量機(jī)分類準(zhǔn)確率作為鏈?zhǔn)街悄荏w遺傳算法的適應(yīng)度值,選擇最優(yōu)特征子集,以降低特征維度,提升分類準(zhǔn)確率。對(duì)于AD,測(cè)試了單個(gè)及少量不對(duì)稱特征的分類能力,以及優(yōu)良特征的分布。通過(guò)對(duì)特征選擇前后的特征分類能力進(jìn)行對(duì)比,驗(yàn)證了封裝式特征選擇分類模型的有效性。分析了正常老齡化到MCI到AD轉(zhuǎn)化的過(guò)程中,對(duì)分類意義較為明顯的區(qū)域及特征。對(duì)于VD,實(shí)現(xiàn)了封裝式特征加權(quán)分類模型,通過(guò)鏈?zhǔn)街悄荏w遺傳算法進(jìn)行全局特征權(quán)重搜索,以支持向量機(jī)分類準(zhǔn)確率作為鏈?zhǔn)街悄荏w遺傳算法的適應(yīng)度值,得到特征集的最優(yōu)權(quán)值組合及其分類診斷準(zhǔn)確率,并與特征選擇的結(jié)果進(jìn)行比較。本文基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法研究了腦MR影像不對(duì)稱特征在AD和VD診斷中的應(yīng)用,實(shí)現(xiàn)了高準(zhǔn)確率的分類算法,并研究了不對(duì)稱特征在其中的作用,深入了解其機(jī)理,為提供AD和VD的早期診斷提供新的研究思路和方法參考,為推動(dòng)相關(guān)研究的臨床化和實(shí)用化發(fā)展提供了一定的理論基礎(chǔ)和方法依據(jù)。
【關(guān)鍵詞】：阿爾茲海默病 血管性癡呆 磁共振成像 鏈?zhǔn)街悄荏w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】：2016
【分類號(hào)】：R749.1;TP18
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-8
• 1 緒論8-12
• 1.1 引言8-9
• 1.2 國(guó)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 基于醫(yī)學(xué)影像的疾病診斷基本原理12-19
• 2.1 基于醫(yī)學(xué)影像的疾病診斷流程12-13
• 2.2 醫(yī)學(xué)影像預(yù)處理13
• 2.3 醫(yī)學(xué)影像特征提取13-15
• 2.4 特征約簡(jiǎn)方法15-16
• 2.5 分類識(shí)別算法16-18
• 2.6 本章小結(jié)18-19
• 3 基于腦MR影像不對(duì)稱性特征的阿爾茲海默病早期診斷19-41
• 3.1 阿爾茲海默病磁共振影像預(yù)處理19-21
• 3.2 阿爾茲海默病磁共振影像不對(duì)稱特征提取21-24
• 3.3 阿爾茲海默病磁共振影像不對(duì)稱特征選擇24-28
• 3.4 基于SVM的阿爾茲海默病分類識(shí)別28-36
• 3.4.1 實(shí)驗(yàn)條件28-29
• 3.4.2 分類識(shí)別結(jié)果29-32
• 3.4.3 ROC曲線32-33
• 3.4.4 特征選擇前后分類識(shí)別結(jié)果比較33
• 3.4.5 與其他算法性能比較33-35
• 3.4.6 與基于假設(shè)檢驗(yàn)的選擇分類結(jié)果比較35-36
• 3.5 不對(duì)稱性特征分類能力及其分布分析36-40
• 3.5.1 不對(duì)稱性特征分類能力分析36-38
• 3.5.2 不對(duì)稱性特征的分布38-39
• 3.5.3 少量特征的分類能力分析39-40
• 3.6 本章小結(jié)40-41
• 4 基于腦MR影像不對(duì)稱性特征的血管性癡呆早期診斷41-58
• 4.1 血管性癡呆磁共振影像不對(duì)稱特征學(xué)習(xí)41-44
• 4.1.1 血管性癡呆影像不對(duì)稱特征選擇42-43
• 4.1.2 血管性癡呆影像不對(duì)稱特征加權(quán)43-44
• 4.2 分類識(shí)別結(jié)果44-51
• 4.2.1 實(shí)驗(yàn)條件44-48
• 4.2.2 特征選擇分類識(shí)別結(jié)果48-49
• 4.2.3 特征加權(quán)分類識(shí)別結(jié)果49-50
• 4.2.4 與基于假設(shè)檢驗(yàn)的選擇分類結(jié)果比較50-51
• 4.3 特征不對(duì)稱性分析51-57
• 4.3.1 特征選擇不對(duì)稱性分析51-54
• 4.3.2 特征加權(quán)不對(duì)稱性分析54-57
• 4.4 本章小結(jié)57-58
• 5 總結(jié)與展望58-60
• 5.1 論文總結(jié)58-59
• 5.2 未來(lái)工作展望59-60
• 致謝60-61
• 參考文獻(xiàn)61-65
• 附錄65-66
• A. 作者在攻讀學(xué)位期間取得的科研成果65
• B. 作者在攻讀學(xué)位期間參與的科研項(xiàng)目65-66

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