本文關鍵詞：AD疾病的多模態(tài)Meta分析及基于MRI圖像AD和MCI的分類

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【摘要】：阿爾茨海默病是一種進行性發(fā)展的神經系統(tǒng)退行性疾病,其臨床表現(xiàn)為情感、記憶和認知功能的下降。阿爾茨海默病也是癡呆中最常見的一種疾病,在癡呆中占了50%-60%的比重,并且在65歲以后的老年人中每5年成2倍的速度增長。我們知道大腦的結構和功能之間應該是存在關聯(lián)的,有研究已經表明在阿爾茨海默病患者的大腦中存在結構和功能活動的明顯改變,但是還并沒有關于多模態(tài)的M eta分析,為了更好的理解AD患者神經生物系統(tǒng)水平,探討老年對照組和AD患者結構和功能之間的關系具有十分重要的意義。另外,隨著成像技術的發(fā)展,針對疾病的研究也越來越深入,以往主要集中在研究AD患者磁共振圖像大腦灰質的改變,近年來對白質受損的研究越來越多。為了探索阿爾茨海默病的臨床輔助診斷手段,更早發(fā)現(xiàn)疾病的跡象,通過一定的算法對采集的MRI圖像進行分類識別也成為學者們的研究趨勢。本文首先對阿爾茨海默病患者大腦結構和功能成像進行Meta分析,篩選了來自PubMed數(shù)據(jù)庫1995年至2013年相關的報告了基于全腦的神經成像的研究,共有41篇文獻符合我們的要求。其中31篇文獻是對患者大腦結構成像進行分析,共有688個AD患者和984個對照;另外10篇是對患者大腦功能磁共振成像進行分析,共有120個AD患者和146個對照。根據(jù)本實驗的需求提取可用的數(shù)據(jù),使用SDM做多模態(tài)Meta分析,研究發(fā)現(xiàn),AD患者的左側海馬旁回、海馬、右側海馬旁回的灰質體積減小并且功能成像與正常人相比都有不同程度的變化。AD患者相對于正常人,內側顳葉的部分區(qū)域、左楔前葉區(qū)域呈現(xiàn)負激活狀態(tài),然而右側海馬區(qū)呈現(xiàn)出正激活的狀態(tài)。其次,本文搜集了ADNI數(shù)據(jù)庫中阿爾茨海默病患者磁共振成像數(shù)據(jù),其中健康對照組20例(男10例,女10例),MCI組20例(男7例,女13例),AD組20例(男6例,女14例),平均年齡分別為74.5,76.4,78.5歲,三組間無顯著性差異,平均MMSE評分分別為29.3,23.7,19.4,對以上數(shù)據(jù)分別提取出感興趣的胼胝體區(qū)域,通過對該區(qū)域使用PCA結合LDA和SVM分類器對阿爾茨海默病和輕度認知功能障礙患者進行分類識別。本研究表明基于胼胝體的LDA和SVM分類識別統(tǒng)計結果分別為88.89%,93.06%,有助于AD的早期診斷。
【關鍵詞】：阿爾茨海默病 多模態(tài)Me ta分析 磁共振成像 LDA、SVM分類識別
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：R749.16;R445.2
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-13
• 1.1 研究背景及意義10
• 1.2 國內外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.3 本文的主要研究內容11-13
• 第二章 多模態(tài)META分析阿爾茨海默病腦結構和功能成像的變化13-36
• 2.1 阿爾茨海默病概述13
• 2.2 阿爾茨海默病的臨床表現(xiàn)及分期13-14
• 2.3 輕度認知功能障礙的臨床表現(xiàn)及分期14
• 2.4 阿爾茨海默病及輕度認知功能障礙的病理學表現(xiàn)14-15
• 2.5 阿爾茨海默病大腦結構和功能成像研究現(xiàn)狀分析15-16
• 2.6 META分析介紹16-17
• 2.6.1 Meta分析的起源及其發(fā)展16
• 2.6.2 Meta分析的目的16-17
• 2.6.3 Meta分析的步驟17
• 2.7 SDM的簡單介紹17-18
• 2.8 材料和方法18-23
• 2.8.1 搜索策略18
• 2.8.2 選擇標準18-21
• 2.8.3 記錄變量21
• 2.8.4 數(shù)據(jù)分析21-23
• 2.9 結果23-34
• 2.9.1 檢索情況23
• 2.9.2 灰質體積的改變23-28
• 2.9.3 阿爾茨海默病在認知任務態(tài)下大腦功能改變的區(qū)域28-32
• 2.9.4 多模態(tài)Meta分析阿爾茨海默病大腦灰質體積和功能的改變32-34
• 2.10 討論34-35
• 2.11 結論35
• 2.12 本章小結35-36
• 第三章 基于MRI圖像阿爾茨海默病和輕度認知障礙的分類36-50
• 3.1 數(shù)據(jù)來源36-37
• 3.2 ROI選取37
• 3.3 基于LDA和SVM的圖像分類體系結構37-39
• 3.4 主成分分析（PCA）方法39-42
• 3.4.1 主成分分析法( PCA)的原理39-40
• 3.4.2 PCA推導過程40-42
• 3.5 模式識別方法42-46
• 3.5.1 線性判別分析法（LDA）42-43
• 3.5.2 支持向量機（SVM ）43-46
• 3.6 分類識別結果及討論46-50
• 第四章 總結與展望50-51
• 致謝51-52
• 參考文獻52-59

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本文編號：895782