本文關(guān)鍵詞：基于磁共振彌散成像的阿爾茲海默癥神經(jīng)指紋研究

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【摘要】：在世界人口老齡化加劇的今天,阿爾茲海默癥(Alzheimer’s Disease,AD)已經(jīng)成為了21世紀(jì)威脅人類身體健康和生活質(zhì)量的最嚴(yán)重的疾病之一。目前,AD疾病只能延緩不能治愈,因而早期診斷尤為重要�，F(xiàn)代醫(yī)學(xué)對(duì)AD的診斷依賴于臨床癥狀和簡(jiǎn)易智能精神狀態(tài)檢查量表(Mini-Mental State Examination,MMSE),磁共振成像技術(shù)(Magnetic Resonance Imaging,MRI)的出現(xiàn)提供了一種非介入式的腦神經(jīng)疾病檢查手段,雖然由此觀察到了AD病人腦室增大等現(xiàn)象,但還沒(méi)有解決AD疾病的量化問(wèn)題,本研究基于磁共振彌散成像,針對(duì)與AD相關(guān)的大腦結(jié)構(gòu),研究了從結(jié)構(gòu)到性狀的量化特征,構(gòu)建了AD的神經(jīng)指紋,為未來(lái)AD疾病的研究奠定了科學(xué)基礎(chǔ)。首先,AD在神經(jīng)影像上沒(méi)有肉眼可見(jiàn)的病灶,對(duì)AD的MRI圖像進(jìn)行量化分析就需要基于大腦的各組織結(jié)構(gòu)進(jìn)行具體的分析,因此,對(duì)大腦組織結(jié)構(gòu)的準(zhǔn)確且細(xì)致的分割顯得尤為重要。本課題與美國(guó)約翰霍普金斯大學(xué)的神經(jīng)影像實(shí)驗(yàn)室合作,采用了目前腦神經(jīng)影像分割領(lǐng)域頂尖的基于多腦圖譜的磁共振T1結(jié)構(gòu)圖像自動(dòng)分割方法,提出了一種將T1結(jié)構(gòu)圖像分割結(jié)果映射到MRI其它功能參數(shù)圖像的方法,實(shí)現(xiàn)了多種功能參數(shù)圖的分割,為基于多模態(tài)參數(shù)圖的神經(jīng)指紋研究奠定了基礎(chǔ)。其次,在實(shí)現(xiàn)多種功能參數(shù)圖像分割的基礎(chǔ)上,提出了一種構(gòu)建AD的神經(jīng)指紋的方法。針對(duì)重點(diǎn)腦結(jié)構(gòu)區(qū)域,我們從多個(gè)角度對(duì)功能參數(shù)圖像進(jìn)行了量化分析,并結(jié)合可能存在的病理變化對(duì)這些量化結(jié)果進(jìn)行了分析,最后融合各種方法的量化分析結(jié)果,提出了能夠反映AD疾病特性的量化方法,構(gòu)建了具有代表意義的AD神經(jīng)指紋。本文的研究成果表明了基于磁共振多模態(tài)功能參數(shù)圖構(gòu)建AD神經(jīng)指紋的潛力,為針對(duì)AD的更全面的研究奠定了科學(xué)基礎(chǔ),為量化AD的特性,構(gòu)建AD的神經(jīng)指紋提供了一種技術(shù)方案。
【關(guān)鍵詞】：磁共振影像 阿爾茲海默癥 圖像分割 神經(jīng)指紋 模式識(shí)別
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：R749.16;TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第1章 緒論8-14
• 1.1 論文研究的背景和意義8-9
• 1.2 阿爾茲海默癥概述9-10
• 1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)10-12
• 1.4 論文主要研究?jī)?nèi)容與論文結(jié)構(gòu)12-14
• 1.4.1 本文的主要研究?jī)?nèi)容12-13
• 1.4.2 本文的結(jié)構(gòu)13-14
• 第2章 磁共振彌散成像14-25
• 2.1 引言14
• 2.2 磁共振成像概述14-15
• 2.3 彌散張量成像原理及量化分析15-20
• 2.3.1 彌散加權(quán)成像15-16
• 2.3.2 彌散的各向同性與各向異性16-18
• 2.3.3 DTI量化分析方法18-20
• 2.4 彌散峰度成像原理及量化分析20-24
• 2.5 本章小結(jié)24-25
• 第3章 多模態(tài)磁共振圖像的分割25-35
• 3.1 引言25
• 3.2 磁共振圖像的預(yù)處理25-28
• 3.2.1 臨床數(shù)據(jù)獲取25
• 3.2.2 DTI圖像預(yù)處理25-28
• 3.2.3 DKI圖像預(yù)處理28
• 3.3 基于多腦圖譜的T1結(jié)構(gòu)圖像的分割28-31
• 3.4 多模態(tài)磁共振圖像的分割31-34
• 3.5 本章小結(jié)34-35
• 第4章 阿爾茲海默癥的神經(jīng)指紋特征提取與模式識(shí)別35-47
• 4.1 引言35
• 4.2 基于體積變化的分析35-36
• 4.3 多功能參數(shù)圖的統(tǒng)計(jì)分析36-40
• 4.4 基于混合高斯模型的分析40-42
• 4.5 神經(jīng)指紋的特征提取和模式識(shí)別42-46
• 4.5.1 特征篩選和神經(jīng)指紋的建立43
• 4.5.2 基于支持向量機(jī)的神經(jīng)指紋的分類43-46
• 4.6 本章小結(jié)46-47
• 結(jié)論47-49
• 參考文獻(xiàn)49-53
• 附錄A 基于高斯混合模型對(duì)多種功能參數(shù)圖重點(diǎn)腦組織結(jié)構(gòu)灰度分布的擬合結(jié)果53-65
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果65-67
• 致謝67

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前5條

1 金蓉;范國(guó)光;李松柏;王珊珊;陳博宇;呂貴文;;彌散峰度成像評(píng)估阿爾茨海默病腦部白質(zhì)纖維束損害[J];中國(guó)醫(yī)學(xué)影像技術(shù);2015年08期

2 劉建磊;隋青美;朱文興;;結(jié)合概率密度函數(shù)和主動(dòng)輪廓模型的磁共振圖像分割[J];光學(xué)精密工程;2014年12期

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4 賀永;;阿爾茨海默病的神經(jīng)影像學(xué)研究進(jìn)展[J];生物化學(xué)與生物物理進(jìn)展;2012年08期

5 李德軍,包尚聯(lián),馬林,俎棟林,唐昕,孫偉;彌散張量成像在中樞神經(jīng)系統(tǒng)中的應(yīng)用[J];國(guó)外醫(yī)學(xué).生物醫(yī)學(xué)工程分冊(cè);2003年05期

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本文編號(hào)：1009293