本文選題：阿爾茨海默癥　切入點：β淀粉樣蛋白沉積　出處：《生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志》2017年03期

【摘要】：β淀粉樣蛋白(Aβ)沉積是阿爾茨海默癥(AD)的重要防治靶點,在腦中及早發(fā)現(xiàn)Aβ蛋白沉積是AD早期診斷的關(guān)鍵。磁共振成像(MRI)是一種理想成像方式,但不能直接顯示圖像中存在的沉積信息。本文基于過濾式和封裝式的選擇模式引入鏈式智能體遺傳算法(CAGA)、主成分分析(PCA)、支持向量機(SVM)和隨機森林(RF),構(gòu)建6種特征學(xué)習(xí)分類算法,通過像素特征優(yōu)選來實現(xiàn)Aβ蛋白沉積信息(分布)的檢測。首先,分割腦磁共振(MR)圖像中的腦組織;然后提取腦組織中的像素值形成像素特征向量;接著設(shè)計特征學(xué)習(xí)分類算法對像素實現(xiàn)特征優(yōu)選,并基于投票機制得到一組最終最優(yōu)特征向量;最后采用彈性映射方法將最優(yōu)像素特征向量映射到腦MR圖像上,并標記出對應(yīng)的像素點,從而顯示出Aβ蛋白沉積的分布。實驗結(jié)果表明,本文的像素特征學(xué)習(xí)方法可提取并顯示Aβ蛋白沉積信息,最高分類準確率可達到80%以上,表明該方法是可行和有效的。本文從腦MR圖像中檢測的Aβ沉積信息將有助于提高基于MR的AD診斷準確率。
[Abstract]:Amyloid A 尾 deposition is an important prevention and treatment target for Alzheimer's disease (AD). Early detection of A 尾 protein deposition in the brain is the key to early diagnosis of AD. Magnetic resonance imaging (MRI) is an ideal imaging method. In this paper, we introduce chain agent genetic algorithm, principal component analysis (PCA), support vector machine (SVMN) and random forest RFRV to construct six feature learning classification algorithms, which are based on filter and encapsulation selection mode, including chain agent genetic algorithm (CAGAA), principal component analysis (PCA), support vector machine (SVM), and random forest fission (RFRF). The detection of A 尾 -protein deposition information (distribution) is realized by pixel feature optimization. Firstly, the brain tissue is segmented from the brain MRI image, then the pixel value in the brain tissue is extracted to form the pixel feature vector. Then the feature learning classification algorithm is designed to select the pixels, and a set of final optimal feature vectors is obtained based on the voting mechanism. Finally, the optimal pixel feature vector is mapped to the brain Mr image by elastic mapping method. The results show that the pixel feature learning method in this paper can extract and display the A 尾 protein deposition information, and the highest classification accuracy can reach more than 80%. It is shown that this method is feasible and effective. The A 尾 deposition information detected from brain Mr images in this paper will help to improve the accuracy of AD diagnosis based on Mr.
【作者單位】： 重慶大學(xué)通信工程學(xué)院;重慶大學(xué)腦科學(xué)協(xié)同創(chuàng)新中心;第三軍醫(yī)大學(xué)醫(yī)學(xué)圖像學(xué)教研室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61108086,91438104,61571069,81601970,61501065) 西南醫(yī)院聯(lián)合孵化項目(SWHLHYS-11) 重慶市社會事業(yè)與民生保障科技創(chuàng)新專項(cstc2016shmszx40002) 重慶市基礎(chǔ)與前沿研究項目(cstc2016jcyj A0043,cstc2016jcyj A0064,cstc2016jcyj A0134) 重慶市教委項目(KJ1603805) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費專項資金資助項目(10611CDJXZ238826)
【分類號】：R749.16;TP391.41

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4 李s，

本文編號：1691702