阿爾茨海默�。ˋD）是一種中樞神經(jīng)系統(tǒng)退行性疾病,一旦患病便無可逆轉(zhuǎn),只能通過藥物拖延,對患者的生活甚至生命都造成困擾和威脅。輕度認知障礙（Mild Cognitive Impairment,MCI）是介于正常老化和癡呆之間的一種臨床狀態(tài),其轉(zhuǎn)化成AD的風險約是正常老人的10倍。核磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging,MRI）和正電子發(fā)射計算機斷層成像（Positron Emission Computed Tomography,PET）是AD和MCI研究中常用的神經(jīng)影像學手段,本文就是利用深度學習的方法從神經(jīng)影像中提取隱含特征,用于對AD和MCI患者的分類識別,本文的具體工作如下:選取ADNI數(shù)據(jù)庫中的神經(jīng)影像數(shù)據(jù)作為本文的實驗研究數(shù)據(jù),篩選同時具有MRI和PET兩種模態(tài)的被試,對三維原始MRI腦圖像進行預處理操作,包括分割,標準化和平滑,得到灰質(zhì)圖像,對于原始三維PET圖像進行平滑和標準化處理,將兩種模態(tài)預處理后得到的圖像進行切片,處理完得到的數(shù)據(jù)可以作為深度學習的網(wǎng)絡(luò)模型的輸入數(shù)據(jù)。提出一種基于改進的拓撲稀疏編碼的MRI腦圖像分類方法,該方法使用改進的拓... 

【文章來源】：長春工業(yè)大學吉林省

【文章頁數(shù)】：58 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

最大池化和平均池化

有無Dropout

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于多模態(tài)多標記遷移學習的早期阿爾茨海默病診斷[J]. 程波,朱丙麗,熊江.  計算機應用. 2016(08)

博士論文
[1]基于遷移學習的多模態(tài)腦圖像分析及其應用研究[D]. 程波.南京航空航天大學 2015

碩士論文
[1]基于遷移學習的阿爾茨海默病早期診斷算法研究[D]. 劉永林.曲阜師范大學 2019
[2]基于稀疏表示的模式分類算法及其應用研究[D]. 季沖.南京理工大學 2018
[3]基于深度學習的AD/MCI分類特征表達[D]. 李東新.哈爾濱工程大學 2017
[4]基于集成學習的多模態(tài)AD輔助診斷模型研究[D]. 李慧卓.太原理工大學 2016
[5]多模態(tài)特征選擇及其在腦疾病分類中的應用研究[D]. 葉婷婷.南京航空航天大學 2016



本文編號：2973074