【摘 要】
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阿尔兹海默症(AD,Alzheimer Disease)是一种典型的进行性发展的致死性神经退行性疾病。轻度认知障碍(MCI,Mild Cognitive Impairment)是AD的早期阶段,由于患者早期呈现的病理信息并不明显,很容易被误认为是自然衰老,随着病情的恶化将更难以采取有效的治疗措施。因此,早期的发现和治疗尤为重要。由于受到医疗条件的限制,早期依靠单模态数据进行分析,诊断效果并不理想。
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阿尔兹海默症(AD,Alzheimer Disease)是一种典型的进行性发展的致死性神经退行性疾病。轻度认知障碍(MCI,Mild Cognitive Impairment)是AD的早期阶段,由于患者早期呈现的病理信息并不明显,很容易被误认为是自然衰老,随着病情的恶化将更难以采取有效的治疗措施。因此,早期的发现和治疗尤为重要。由于受到医疗条件的限制,早期依靠单模态数据进行分析,诊断效果并不理想。近年来,随着医学影像及计算机技术的发展,多模态数据及深度学习方法在该领域获得了广泛关注。多模态脑影像数据通常具有较高的维度和复杂度,寻找一种高效的方法在复杂的数据集中提取有价值的特征和提高诊断效率是本文研究的重点。课题从深度学习的角度,对脑影像多模态数据进行有效处理,以期达到计算机辅助AD诊断目的。主要工作如下:(1)脑影像数据预处理。考虑到原影像数据在采集过程中会有人为晃动,不同被试个体脑区形状和大小等都存在差异。为了提高图像的质量和信噪比,对原影像数据进行必要的预处理。利用VBM软件对结构核磁共振成像(s MRI,structural Magnetic Resonance Imaging)数据进行空间标准化、图像分割、调制和平滑处理;对正电子发射型计算机断层成像(PET,Positron Emission Tomography)数据进行头部矫正、配准、归一化、标准化和平滑等,为后期的特征提取奠定基础。(2)多模态数据特征提取。为发挥多模太数据特征在AD诊断中作用,论文从三方面完成脑影像数据特征提取。通过自动解剖标记(AAL,Anatomical Automatic Labeling)对图像进行全脑的特征提取;基于显著性分析方法,获取差异性较大的脑区特征;基于三维稀疏自编码器的对感兴趣区域(ROI,Regions Of Interest)提取有效特征。(3)诊断模型构建与实验。鉴于深度学习在图像分析领域巨大成功,论文对三维稀疏自编码器及卷积神经网络进行了深入研究,提出了基于三维稀疏自编码器的卷积神经网络AD诊断模型。开展了相关对比实验,结果表明了提出的模型有较好诊断效果;另一方面,也验证了多模态数据效果优于单模态数据。
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