本文關(guān)鍵詞：基于MRI的輕度認(rèn)知障礙疾病發(fā)展過程的分類預(yù)測研究

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【摘要】：輕度認(rèn)知障礙(Mild Cognitive Impairment,MCI)疾病是介于健康老齡化和癡呆之間的中間階段,具有高轉(zhuǎn)變?yōu)槔夏臧V呆(Alzheimer’s disease,AD)的風(fēng)險(xiǎn),并缺乏科學(xué)臨床診斷方法。近年來,磁共振成像的不斷發(fā)展為檢測MCI患者大腦形態(tài)異常和功能改變提供了必要基礎(chǔ)。但臨床表征輕微、復(fù)雜致病因素和病情反復(fù)等導(dǎo)致MCI疾病的早期診斷和分類困難。為更好的探索不同疾病程度和網(wǎng)絡(luò)特征對MCI分類的影響,本文從以下兩個(gè)方面對MCI疾病發(fā)展過程進(jìn)行分類研究:(1)結(jié)合大腦形態(tài)學(xué)特征與皮層厚度網(wǎng)絡(luò)參數(shù)對MCI是否轉(zhuǎn)變?yōu)锳D患者進(jìn)行分類。首先,根據(jù)MCI轉(zhuǎn)變者(MCIc)轉(zhuǎn)變?yōu)锳D患者時(shí)間的不同,將其細(xì)分為四個(gè)組:距離轉(zhuǎn)變6個(gè)月(MCIc_m6)、12個(gè)月(MCIc_m12)、18個(gè)月(MCIc_m18)和混合轉(zhuǎn)變時(shí)間(MCIc_mixed)。隨后提取包括皮層厚度、皮層體積、皮層表面積等大腦形態(tài)學(xué)特征,并利用皮層厚度差異構(gòu)建個(gè)體網(wǎng)絡(luò),提取結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)特征。最后分別采用重復(fù)平穩(wěn)選擇的稀疏線性回歸算法(重復(fù)SS_LR)和最小冗余最大相關(guān)(mRMR)算法進(jìn)行特征選擇,并利用基于嵌套式交叉驗(yàn)證的SVM分類器對不同病程樣本進(jìn)行分類。(2)結(jié)合不同頻段的功能網(wǎng)絡(luò)特征對早期MCI(early MCI,EMCI)和晚期MCI(late MCI,LMCI)進(jìn)行分類。首先對樣本靜息狀態(tài)功能磁共振數(shù)據(jù)(rs-fMRI)進(jìn)行濾波,分為三個(gè)頻段(full-band、slow-4和slow-5),完成數(shù)據(jù)預(yù)處理。提取每個(gè)腦區(qū)的時(shí)間序列,并構(gòu)建功能腦網(wǎng)絡(luò)。隨后利用圖論分析兩個(gè)樣本和三個(gè)頻段之間功能網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)差異,并提取有效的分類特征。最后采用SS_LR和mRMR算法完成特征選擇,并利用嵌套式交叉驗(yàn)證SVM分類器實(shí)現(xiàn)分類。MCIc和MCI未轉(zhuǎn)變者(MCInc)分類結(jié)果顯示,短程病變預(yù)測享有更好的分類結(jié)果,長程病變預(yù)測效果不佳;在混合病變時(shí)間和短程病變預(yù)測中重復(fù)SS_LR比mRMR分類效果好。分析所選擇特征發(fā)現(xiàn),重復(fù)SS_LR方法所選腦區(qū)比mRMR方法更集中,并且皮層形態(tài)學(xué)和結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)特征少有重疊。由此可見,細(xì)分MCI疾病轉(zhuǎn)變時(shí)間可以有效提高分類性能,皮層形態(tài)學(xué)和結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)特征為MCI疾病發(fā)展過程預(yù)測提供互補(bǔ)信息,提高分類精度。EMCI和LMCI分類結(jié)果顯示,單一頻段功能網(wǎng)絡(luò)特征享有較低分類性能,整合三個(gè)頻段功能網(wǎng)絡(luò)特征進(jìn)行分類,分類性能顯著提高;此外SS_LR比mRMR分類結(jié)果更好更穩(wěn)定。在所選特征中,slow-4頻段的特征占據(jù)主導(dǎo)地位,利用單一slow-4特征完成分類,分類結(jié)果良好但不穩(wěn)定;而full-band和slow-5未得到良好分類結(jié)果。由此可見,不同低頻頻段信號攜帶不同的疾病信息,slow-4特征比fullband和slow-5特征更具穩(wěn)定性和魯棒性,將不同頻段特征有效組合可以有效的提高分類效果。
【關(guān)鍵詞】：輕度認(rèn)知障礙 早期診斷 腦網(wǎng)絡(luò) 支持向量機(jī) 分類
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：R749.1;R445.2
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 第一章 緒論11-19
• 1.1 課題研究背景和意義11-12
• 1.2 研究現(xiàn)狀12-17
• 1.2.1 MCI臨床研究現(xiàn)狀12-14
• 1.2.2 大尺度腦網(wǎng)絡(luò)在MCI中研究現(xiàn)狀14-15
• 1.2.3 MCI分類方法研究現(xiàn)狀15-17
• 1.3 研究內(nèi)容17-18
• 1.4 全文結(jié)構(gòu)18-19
• 第二章 研究方法與理論基礎(chǔ)19-30
• 2.1 研究方案19-20
• 2.2 腦結(jié)構(gòu)及功能網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建及分析方法20-24
• 2.2.1 腦網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建20-22
• 2.2.1.1 腦結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)20-21
• 2.2.1.2 腦功能網(wǎng)絡(luò)21-22
• 2.2.2 網(wǎng)絡(luò)分析方法22-24
• 2.3 分類24-29
• 2.3.1 特征選擇24-27
• 2.3.1.1 基于平穩(wěn)選擇的稀疏線性回歸的特征選擇算法24-25
• 2.3.1.2 最小冗余最大相關(guān)算法25-27
• 2.3.2 SVM模式分類27-29
• 2.3.2.1 SVM原理27-28
• 2.3.2.2 SVM參數(shù)選擇28-29
• 2.4 本章小結(jié)29-30
• 第三章 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與處理分析30-37
• 3.1 數(shù)據(jù)集簡介及標(biāo)準(zhǔn)30
• 3.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)30-32
• 3.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理32-34
• 3.3.1 MCIc和MCInc數(shù)據(jù)預(yù)處理32-33
• 3.3.2 EMCI和LMCI數(shù)據(jù)預(yù)處理33-34
• 3.4 腦網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建與分析34-36
• 3.5 本章小結(jié)36-37
• 第四章 MCIc和MCInc分類結(jié)果37-51
• 4.1 特征提取與選擇37-38
• 4.2 分類模型構(gòu)建38-39
• 4.3 分類結(jié)果39-47
• 4.3.1 結(jié)果顯著性39-44
• 4.3.2 敏感性特征44-47
• 4.4 討論47-50
• 4.4.1 分類結(jié)果顯著性47-48
• 4.4.2 特征提取和選擇對分類影響48-49
• 4.4.3 高分類敏感性特征49
• 4.4.4 不同疾病轉(zhuǎn)變時(shí)間對分類的影響49-50
• 4.5 本章小結(jié)50-51
• 第五章 EMCI和LMCI分類結(jié)果51-59
• 5.1 特征提取與選擇51-52
• 5.2 分類模型構(gòu)建52-53
• 5.3 分類結(jié)果53-56
• 5.3.1 結(jié)果顯著性53-55
• 5.3.2 敏感性特征55-56
• 5.4 討論56-58
• 5.4.1 分類結(jié)果顯著性56-57
• 5.4.2 高分類敏感性特征57
• 5.4.3 不同頻段對分類結(jié)果的影響57-58
• 5.5 本章小結(jié)58-59
• 第六章 總結(jié)與展望59-61
• 6.1 本文總結(jié)59-60
• 6.2 工作展望60-61
• 致謝61-62
• 參考文獻(xiàn)62-71
• 附錄71-74
• 碩士期間取得的研究成果74-75

【相似文獻(xiàn)】

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