【摘 要】
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本文设计并实现了一个阿尔兹海默症（Alzheimer’s Disease,AD）辅助诊断系统。该系统使用前后端分离的架构,前端使用Vue,后端使用Django框架,实现了针对用户输入的功能性磁共振成像（functional magnetic resonance imaging,fMRI）数据矩阵,使用机器学习方法判别样本所有者是否处于AD状态或轻度认知障碍（MCI）状态或健康（HC）状态的功能。本
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本文设计并实现了一个阿尔兹海默症（Alzheimer’s Disease,AD）辅助诊断系统。该系统使用前后端分离的架构,前端使用Vue,后端使用Django框架,实现了针对用户输入的功能性磁共振成像（functional magnetic resonance imaging,fMRI）数据矩阵,使用机器学习方法判别样本所有者是否处于AD状态或轻度认知障碍（MCI）状态或健康（HC）状态的功能。本文的主要贡献有三个方面:（1）将不同脑区上样本fMRI数据看作某一数据分布的采样,利用Kolmogorov-Smirnov（KS）检验及Kruskal-Wallis（KW）检验,对全部90个脑区的数据分布进行了检验,得出了AD人群、MCI人群和HC人群在四个脑区上的数据分布具有在类内分布相同但类间分布不同的特征,同时还发现了其他脑区在不同类别人群中的数据分布的相似性质。（2）以发现的四个脑区数据分布特性为特征构造样本的特征向量,利用逻辑回归、支持向量机、人工神经网络分别构建分类器进行AD、MCI、HC的分类,并利用基于投票的聚合方法将三个分类器的结果进行聚集,形成对患者的最终判断,该方法通过实验验证取得了良好的效果。（3）设计并实现了一个使用便捷的AD疾病在线诊断系统。本平台既可以诊断AD,又可以诊断MCI,能够做到使患者防范与未然,提高治愈率,为病患的早期发现和生活质量的改善做出了贡献。总体来说,本文在脑区数据分布不同特征表现的基础上,综合利用三种分类方法,对患者的状态进行判断,并形成了基于WEB的在线系统,为AD患者的诊断提供有效支持。
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