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文檔簡介
1、近年來,神經(jīng)影像技術(shù)越來越廣泛的應(yīng)用在癡呆早期診斷中,其中MRI具有分辨率高、無需對比劑、無輻射、價格便宜等優(yōu)勢,且能定量反應(yīng)腦組織的結(jié)構(gòu)和功能變化、反應(yīng)代謝物濃度,在癡呆早期診斷中取得了良好的效果。MRI的應(yīng)用主要是基于其肉眼可見的信息進行輔助診斷,除肉眼可見的變化之外,MR圖像還包含了肉眼不可見的變化,而這些變化常常表征了疾病更為本質(zhì)的演化情況,為病癥診斷提供了更實質(zhì)的信息,有利于獲取更高質(zhì)量的早期MR影像標(biāo)記物。
腦年齡
2、就是其中有代表性的影像標(biāo)記物。目前相關(guān)研究均采用了實際年齡作為年齡檢測模型的標(biāo)簽,通過最小化模型估計的年齡與實際年齡的差距來訓(xùn)練檢測模型。這一思路與“AD癥形成本質(zhì)上是加速老齡化”這一研究假說存在一定偏差。既然AD癥不同階段實際年齡與腦年齡差異不同,那么對于AD癥不同狀態(tài)均采用實際年齡作為標(biāo)簽訓(xùn)練檢測模型就不可避免存在偏差,而這一偏差可以避免。
基于此,本文對腦年齡在癡呆癥的診斷應(yīng)用作了進一步研究,旨在改進腦年齡的檢測效果,因
3、此本文不僅將現(xiàn)有腦部年齡算法用于 AD病腦年齡檢測中,并提出了一種新的面向 AD診斷的腦部病理年齡檢測算法。此外,本文還將兩種腦年齡檢測算法用于皮質(zhì)下缺血性血管型癡呆(Subcortical ischemic vascular dementia, SIVD)的研究中。本文的主要工作如下:
?、傺芯坎崿F(xiàn)了基于腦MR圖像的AD癥腦部年齡檢測算法。
?、谘芯坎⑻岢隽嘶诳煞中跃嚯x判據(jù)和支持向量回歸機(Support vect
4、or regression,SVR)的AD癥腦部病理年齡檢測算法,該算法將實際年齡與年齡偏差之和用作SVR模型訓(xùn)練的標(biāo)簽;設(shè)計基于距離準(zhǔn)則的適應(yīng)度函數(shù),將類間方差與類內(nèi)方差之比作為新的適應(yīng)度函數(shù),代替現(xiàn)有算法中估計的腦部年齡與實際年齡之間的差值。
③研究并實現(xiàn)了基于PCA和Fisher LDA的SIVD癥腦部年齡檢測算法,對比分析了特征壓縮以及線性和多項式兩種核函數(shù)對腦部年齡檢測的影響。
?、苎芯坎⑻岢隽嘶诳煞中跃嚯x
5、判據(jù)和SVR的SIVD癥腦部病理年齡檢測算法。該算法將實際年齡與年齡偏差之和用作SVR模型訓(xùn)練的標(biāo)簽;設(shè)計基于距離準(zhǔn)則的適應(yīng)度函數(shù),將類間方差與類內(nèi)方差之比作為新的適應(yīng)度函數(shù),代替現(xiàn)有算法中估計的腦部年齡與實際年齡之間的差值。
本文基于腦MR圖像分別對AD和VD癥進行腦年齡檢測,研究分析了腦年齡對癡呆癥早期診斷的影響,不僅實現(xiàn)了現(xiàn)有腦部年齡檢測算法在癡呆癥上的應(yīng)用,還提出了一種新的腦部病理年齡檢測算法。本文的研究成果為后續(xù)腦年
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