本文關(guān)鍵詞：基于阿爾茨海默病早期預(yù)測腦皮層厚度特征選擇方法的研究

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【摘要】：阿爾茨海默病(Alzheimer's Disease,AD)是一類腦中樞的神經(jīng)退行性疾病,就是日常生活中我們所說的老年癡呆。而輕度認知障礙(Mild Cognitive Impairment,MCI)被普遍認為是AD的前期階段。根據(jù)相關(guān)研究報告顯示,每年有10%-15%的MCI患者發(fā)展成為AD,然而每年正常人群(Normal People,簡稱NC)發(fā)展成為AD的人群數(shù)量只有2%。因此MCI患者是發(fā)生AD的高危人群。與此同時,AD是一種發(fā)病隱匿、不易被人察覺的神經(jīng)性疾病,并且目前的研究沒有找出哪些生物特征能較早的確定患者是否具有轉(zhuǎn)化傾向。同時沒有找到對AD有效的治療手段,但是在發(fā)病的早期階段,可以通過相應(yīng)的治療方法延緩病情的進一步惡化。這就使得阿爾茨海默病的早期診斷(即患者處于輕度認知障礙階段的確診)變得尤為重要。而通過利用AD、MCI和NC(正常人群)生物指標(biāo)的差異進行相應(yīng)的分類研究,可以為臨床早期的診斷、疾病的早期預(yù)防及其治療提供有效的幫助。因此,如何從不同人群中十分準(zhǔn)確的分析出患者病情階段的研究一直都是該疾病研究的熱點和難點問題。本文是基于sMRI(結(jié)構(gòu)化核磁共振)數(shù)據(jù)對NC和MCI的分類研究,以此為MCI的早期診斷和提前預(yù)防治療提供相應(yīng)的幫助。近年來基于大腦曲面形態(tài)學(xué)的分析研究是一種新出現(xiàn)的大腦形態(tài)學(xué)分析方法,越來越多的研究學(xué)者證明利用大腦皮層(尤其在溝回區(qū))的相關(guān)生物指標(biāo),實驗結(jié)果獲取到分類的準(zhǔn)確度與靈敏度比較好。但是特征選擇的方法多種多樣,如何選擇比較適合的方法將會對分類的結(jié)果產(chǎn)生較大的影響。同時,目前利用大腦皮層厚度的相關(guān)研究實現(xiàn)的分類準(zhǔn)確度還有待提高。因此本文結(jié)合磁共振圖像通過相應(yīng)處理,獲取得到腦皮層厚度特征數(shù)據(jù)對NC和MCI進行了分類研究,以此實現(xiàn)對患者的病情進行準(zhǔn)確的判斷,以實現(xiàn)對AD的早期階段(MCI階段)病情的早期預(yù)防和診斷。本文主要貢獻如下:(1)采用排名融合系統(tǒng)(Rank Combination)的方法將MI和Pearson結(jié)合,不僅考慮78個腦區(qū)的腦皮層厚度與類標(biāo)簽的相關(guān)性,而且在進行特征選擇的過程中,同時考慮到已經(jīng)選出的特征子集之間的冗余性。因此避免了只考慮相關(guān)性而忽視特征之間冗余度最終導(dǎo)致特征之間存在較大的冗余性,或者只考慮特征之間的冗余度而忽視每個特征對類標(biāo)簽的確定性而造成最終的分類結(jié)果不理想的問題。(2)針對mRMR只是將兩種排名融合系統(tǒng)結(jié)合起來,并沒有考慮兩種排名系統(tǒng)哪一種對最終的分類效果更優(yōu)。為了解決上述問題,本文在兩種排名融合系統(tǒng)中加入相應(yīng)的權(quán)重系數(shù),通過相應(yīng)的分類實驗,我們找出了最佳的特征子集。同其他的方法進行比較,實現(xiàn)了更高的分類準(zhǔn)確性。(3)使用本文中新的特征選擇方法結(jié)合支持向量機進行分類的研究,選取分類的準(zhǔn)確度達到最高的特征子集。通過腦區(qū)的對照圖像,這些特征所對應(yīng)的腦區(qū)部位主要集中在海馬旁回和后扣帶回,這與之前的相關(guān)研究類似。同時,也發(fā)現(xiàn)了與之前研究不相同的腦區(qū)(額中回和嗅皮質(zhì)),為今后的進一步研究提供了參考依據(jù)。
【關(guān)鍵詞】：阿爾茨海默病 輕度認知障礙 互信息 皮爾遜相關(guān)系數(shù) 支持向量機
【學(xué)位授予單位】：山東師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：R749.16
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-9
• 第一章 緒論9-12
• 1.1 引言9-10
• 1.2 課題背景及研究意義10-11
• 1.3 本文主要的研究工作11
• 1.4 本文組織結(jié)構(gòu)11-12
• 第二章 大腦曲面形態(tài)學(xué)相關(guān)研究綜述12-17
• 2.1 基于sMRI曲面形態(tài)學(xué)的論述12-13
• 2.2 大腦皮層和厚度介紹13-15
• 2.2.1 大腦皮層相關(guān)知識13
• 2.2.2 皮層厚度的測量和計算13-15
• 2.3 曲面形態(tài)學(xué)的獲取流程15-17
• 第三章 特征選擇方法及其支持向量機的理論綜述17-27
• 3.1 特征選擇方法的定義及其過程17-18
• 3.2 特征選擇方法的分類18-20
• 3.2.1 依據(jù)搜索策略對特征選擇方法進行的分類18-19
• 3.2.2 依據(jù)評價準(zhǔn)則對特征選擇方法進行的分類19-20
• 3.3 支持向量機相關(guān)理論介紹20-27
• 3.3.1 支持向量機理論介紹20-24
• 3.3.2 支持向量機的應(yīng)用24-27
• 第四章 一種新的集成特征選擇方法27-34
• 4.1 方法介紹27-29
• 4.2 研究結(jié)果29-32
• 4.2.1 實驗數(shù)據(jù)29-31
• 4.2.2 實驗過程和結(jié)果31-32
• 4.3 針對正常人群與輕度認知障礙人群腦皮層萎縮的統(tǒng)計分析32-33
• 4.4 本章小結(jié)33-34
• 第五章 總結(jié)展望34-36
• 5.1 研究內(nèi)容總結(jié)34
• 5.2 下一步工作34-36
• 參考文獻36-40
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文和參與的項目40-41
• 致謝41

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