【摘要】：阿爾茨海默癥(Alzheimer’s Disease,AD)是一種慢性神經(jīng)系統(tǒng)退行性疾病。目前,全世界AD患者數(shù)量眾多且呈迅速增長趨勢。AD患者臨床表現(xiàn)為失憶、失語、認知功能障礙等�；颊呱钯|(zhì)量嚴重下降需要照護,給患者家庭及社會帶來沉重負擔。AD病因未明,病程不可逆,尚沒有能真正治愈AD的方法。盡早診斷出AD并對其進行干預治療有可能延緩或阻止疾病繼續(xù)惡化,因此AD早期診斷研究具有十分重要的意義。輕度認知障礙(Mild Cognitive Impairment,MCI)是一種介于AD和健康狀態(tài)HC(Healthy Controls,HC)之間的狀態(tài)。研究表明,MCI患者比沒有患過MCI的人更有可能發(fā)展成AD。因此,如何準確篩查MCI病人成為AD早期診斷研究的熱點之一。磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)是研究AD的重要工具。有研究表明,AD患者的腦部結構具有明顯的病理學征象和生物標示,可以通過MRI獲得清晰的腦部結構成像用于AD早期診斷。隨著對AD研究的不斷深入,有研究表明AD受遺傳因素影響很大,因此對AD遺傳生物標志物的研究有助于更早診斷出易感AD患者。目前,使用機器學習(Machine Learning,ML)或深度學習(Deep Learning,DL)方法對MRI圖像進行分析成為研究AD的熱門途徑,但這些研究方法都存在一些缺陷。通常使用機器學習算法分析MRI圖像需要先人工選取感興趣區(qū)域并計算特征用于訓練分類模型,這增加了實驗的人工成本且人為因素會增加實驗的不確定性。使用深度學習算法分析MRI圖像雖然能夠由算法自適應訓練自動提取圖像特征,但其特征解釋性較差,不方便尋找AD的神經(jīng)影像學生物標志物。本文第三章結合當前AD研究熱點,使用深度學習方法對MRI圖像進行分析。我們分析了傳統(tǒng)機器學習方法、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(Convolutional Neural Networks,CNN)、三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)缺點,最終提出CNN與集成學習(Ensemble Learning)相結合的AD診斷模型。該模型在AD、MCI、HC的分類中表現(xiàn)出比對比論文更高的準確率和穩(wěn)定性。該模型的特殊結構還可以很方便的定位AD的神經(jīng)影像學生物標志物。本文第四章基于我們提出的AD診斷模型找出了AD的神經(jīng)影像學生物標志物,并借助腦圖譜對這些神經(jīng)影像學生物標志物進行描述。我們找出的AD的神經(jīng)影像學生物標志物包括海馬體、杏仁核、顳葉等公認的AD相關腦區(qū),還包含了一些新的腦區(qū)。這表明我們找出的AD構性神經(jīng)影像學生物標志物符合當前AD研究經(jīng)驗,具有較高的參考價值。另外我們還進一步對我們找出的AD神經(jīng)影像學生物標志物進行了行為域分析,實驗結果表明這些生物標志物的行為域分布與AD患者的臨床特征相吻合,進一步證明我們尋找到的AD結構性神經(jīng)影像學生物標志物的正確性。本文第五章基于本文提出的AD早期診斷模型和AD結構性神經(jīng)影像學生物標志物,結合基因數(shù)據(jù)對AD的遺傳生物標志物進行了探索。我們將被試的基因數(shù)據(jù)與被試MRI圖像中AD特異性強的腦區(qū)的體積數(shù)據(jù)進行全基因組關聯(lián)分析(Genome-Wide Association Study,GWAS),尋找到了與AD結構性神經(jīng)影像學生物標志物體積相關的遺傳變異。這些遺傳變異可以作為AD的遺傳生物標志物,對AD的早期診斷具有重要意義。
【圖文】：

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【學位授予單位】：廣東工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.41;TP18;R749.16

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