大腦結(jié)構(gòu)復(fù)雜,是人類生命活動(dòng)的控制中樞。影像技術(shù)具有無痛、無創(chuàng)的特點(diǎn),在臨床上廣泛應(yīng)用。利用腦成像來探索大腦結(jié)構(gòu)與功能的奧秘,是研究腦疾病有效的手段。隨著臨床上大量的數(shù)據(jù)積累,使用計(jì)算機(jī)分析圖像來輔助診斷疾病,可極大地減少醫(yī)生的工作負(fù)擔(dān),增加疾病診斷的效率和準(zhǔn)確性,成為當(dāng)前的必然趨勢。當(dāng)前,現(xiàn)有的腦影像計(jì)算分析的方法主要分為五個(gè)步驟:圖像的預(yù)處理、圖像的配準(zhǔn)、圖像的分割、特征提取和分類或回歸。流程復(fù)雜,最終的效果受中間每一步的影響。本文在此基礎(chǔ)上,研究了基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的腦影像計(jì)算和分析方法,不依賴于嚴(yán)格的配準(zhǔn)和分割,且通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的特征,無需人工設(shè)計(jì)特征工程,可提高腦圖像分析的計(jì)算效率。本文使用了阿爾茨海默病神經(jīng)成像計(jì)劃（ADNI）數(shù)據(jù)庫中的磁共振腦圖像（MRI）和正電子發(fā)射斷層掃描成像（PET）兩種模式的數(shù)據(jù),以正確診斷阿爾茨海默病和輕度認(rèn)知功能損傷為目的。主要的創(chuàng)新性工作包含兩個(gè):（1）提出了二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（2D-CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的方法,用二維切片組訓(xùn)練2D-CNNs提取切片特征,再用雙向門控循環(huán)網(wǎng)絡(luò)對切片特征組成的序列進(jìn)行融合,最后將三個(gè)方向的預(yù)測結(jié)果加權(quán)... 

【文章來源】：上海交通大學(xué)上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

正常人腦和阿爾茨海默病人的大腦對比

上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文Initiative，以下簡稱ADNI) 數(shù)據(jù)庫中的MRI和FDG-PET影像數(shù)據(jù)作為研究對象，實(shí)現(xiàn) AD 病和 AD 病的前驅(qū)癥狀輕度認(rèn)知功能損傷（Mild cognitive impairments，以下簡稱 MCI）與正常人的正確分類，具有極大的研究意義和應(yīng)用價(jià)值。1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀在腦影像的計(jì)算和分析當(dāng)中，一般的方法主要包含以下五個(gè)流程，分別是圖像預(yù)處理、圖像配準(zhǔn)、圖像分割、特征提取和模式分類或回歸。如圖 1-2 所示為傳統(tǒng)的腦影像分析方法流程圖。

上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文和腦脊液中的信息，用于檢測疾病進(jìn)展或治療效果。此項(xiàng)研究招募了超過一千個(gè)參與 ADNI 計(jì)劃的志愿者，包括沒有記憶障礙的人、有輕度認(rèn)知損傷的人和被確診的阿爾茨海默病患者。目前，ADNI 的研究進(jìn)入到它的第四階段，分別是 ADNI1，ADNIGO、ADNI2 和 ADNI3，如下圖 2-1 總結(jié)了 ADNI 研究前三階段的目標(biāo)志愿者和數(shù)據(jù)詳情計(jì)劃，包括不同階段參與研究的志愿者人數(shù)以及各個(gè)階段采集到的模式情況。實(shí)際情況中，參與研究的受試者者人數(shù)可能略有不同。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于圖像信息融合的阿爾茨海默氏癥計(jì)算機(jī)輔助診斷算法研究[D]. 朱旭艷.湖南大學(xué) 2013



本文編號：3375566