本文關(guān)鍵詞：基于皮層厚度空間紋理特征的阿爾茨海默癥的分類研究

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【摘要】：阿爾茨海默病(Alzheimer's Disease, AD)是老年期癡呆的主要類型,約占60%。而輕度認(rèn)知障礙(Mild Cognitive Impairment, MCI)患者被認(rèn)為是發(fā)生AD的高危人群。AD是一種起病隱匿、早期不易發(fā)現(xiàn)的中樞神經(jīng)系統(tǒng)退行性疾病,并且目前的研究還沒有發(fā)現(xiàn)哪個生物指標(biāo)是在出現(xiàn)癥狀前或生前就能做出確切診斷的,這使得AD的早期診斷困難重重。而根據(jù)現(xiàn)有的與疾病相關(guān)的生物指標(biāo)進(jìn)行AD和MCI與正常對照組的分類研究,為臨床早期診斷、預(yù)防及其治療提供幫助,是一個非常有效的降低AD危害的辦法。因此,如何從臨床被試中精確分類出患者的自動化方法的研究一直是AD基于神經(jīng)影像學(xué)研究的熱點和難點問題。本文擬在探索基于sMRI數(shù)據(jù)的AD分類,從而為該疾病的早期診斷提供理論基礎(chǔ)和方法指導(dǎo)。 本論文主要研究工作進(jìn)展和成果包括：1)對比分析基于結(jié)構(gòu)MRI影像的AD分類研究中所用的生物指標(biāo)及分類方法,為后續(xù)的分類研究提供參考,對AD的分類研究有重要的意義；2)基于AD分類的主流生物指標(biāo)皮層厚度,提出一種新的特征提取算法,用該算法提取皮層厚度的紋理特征進(jìn)行分類。一方面,其分類識別率好于用PCA提取皮層厚度的分類特征或者用腦區(qū)的平均皮層厚度特征的分類,驗證了直接使用皮層厚度均值或者所部皮層厚度值這類特征并不能很好的用于區(qū)分AD患者。另一方面,這也一定程度上證明了AD引起的皮層厚度改變不是簡單線性遞減方式,應(yīng)該是一種不為現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)的不均勻萎縮模式,萎縮過程中伴隨著皮層厚度的局部空間特性改變。這可能為基于皮層厚度的AD分類識別指引新方向。
【關(guān)鍵詞】：阿爾茨海默病 皮層厚度 核磁共振成像 分類
【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】：2014
【分類號】：R749.16
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 緒論7-16
• 1.1 引言7-8
• 1.2 腦解剖學(xué)基礎(chǔ)8-10
• 1.2.1 大腦皮層8-9
• 1.2.2 大腦白質(zhì)9-10
• 1.3 核磁共振成像技術(shù)10-11
• 1.4 基于核磁共振影像的大腦形態(tài)學(xué)指標(biāo)11-14
• 1.4.1 圖像的采集11
• 1.4.2 圖像的處理11-13
• 1.4.3 圖像的后處理13-14
• 1.5 常用的大腦皮層形態(tài)學(xué)指標(biāo)14
• 1.6 本文的主要貢獻(xiàn)14-15
• 1.6.1 基于sMRI的阿爾茨海默病的分類方法分析15
• 1.6.2 基于空間紋理的特征提取及分類15
• 1.7 本文的組織結(jié)構(gòu)15-16
• 第二章 阿爾茨海默病的分類方法分析16-22
• 2.1 引言16
• 2.2 MCI和AD的sMRI研究16-17
• 2.3 基于sMRI的阿爾茨海默病分類方法分析17-21
• 2.3.1 基于sMRI阿爾茨海默病分類的生物指標(biāo)17-18
• 2.3.2 基于sMRI的阿爾茨海默病的分類方法分析18-21
• 2.4 本章小結(jié)21-22
• 第三章 皮層厚度紋理特征提取及分類22-41
• 3.1 引言22-23
• 3.2 實驗數(shù)據(jù)23-24
• 3.2.1 數(shù)據(jù)來源23
• 3.2.2 樣本分類23-24
• 3.3 皮層厚度的空間紋理特征提取方法24-27
• 3.3.1 LBP和MB-LBP算法24-25
• 3.3.2 S-MB-LBP算法25-27
• 3.4 皮層厚度圖像的統(tǒng)計紋理特征提取方法27-28
• 3.5 分類特征提取及分類28-32
• 3.4.1 皮層厚度特征的計算28-31
• 3.4.2 基于直方圖的皮層厚度統(tǒng)計紋理特征提取31
• 3.4.3 PCA提取的皮層厚度特征31
• 3.4.4 S-MB-LBP提取的分類特征31-32
• 3.4.5 綜合空間紋理特征特征和皮層厚度均值及PCA提取的特征32
• 3.5 分類器選擇32-33
• 3.5.1 KNN分類器32-33
• 3.5.2 SVM分類器33
• 3.6 實驗結(jié)果和分析33-40
• 3.6.1 基于SVM的分類結(jié)果及分析33-38
• 3.6.2 SVM和KNN分類結(jié)果的對比分析38-40
• 3.7 本章小結(jié)40-41
• 第四章 總結(jié)與展望41-43
• 4.1 本文工作的總結(jié)41-42
• 4.2 未來工作的展望42-43
• 參考文獻(xiàn)43-46
• 在學(xué)期間的研究成果46-47
• 致謝47

【共引文獻(xiàn)】

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