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基于支持向量機(jī)融合多模態(tài)信息構(gòu)建AD超早期分類模型研究

發(fā)布時(shí)間:2024-06-03 23:31
  阿爾茨海默癥(Alzheimer’s Disease,AD)是一種以認(rèn)知障礙為主要臨床特征、發(fā)病過程緩慢的神經(jīng)退行性病變,當(dāng)出現(xiàn)明顯癥狀時(shí)患者往往位于疾病中晚期而無法得到有效治療,因此早期診斷和干預(yù)治療是對疾病實(shí)施有效控制的重要手段;颊咴贏D臨床前期階段腦細(xì)胞功能尚存且位于AD治療的最佳時(shí)間窗內(nèi),因此近年來針對AD前期階段(即輕度認(rèn)知障礙(Mild Cogni-tive Impairment,MCI)和 主觀認(rèn)知下降(Subjective Cognitive Decline,SCD)階段)的有效準(zhǔn)確分類越來越受到關(guān)注并逐漸成為研究的焦點(diǎn)。此外,現(xiàn)有多數(shù)針對MCI、SCD和AD的分類研究只考慮了單一的生物標(biāo)志物,為提高分類診斷準(zhǔn)確率需要融合不同生物標(biāo)志物以提供充分信息,因此本文提出了一種基于多模態(tài)支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)的AD臨床前期分類算法。該算法利用多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像信息從多個(gè)角度探索AD發(fā)生的腦機(jī)制,通過融合結(jié)構(gòu)磁共振成像(Structural Magnetic Resonance Imaging,sMRI)中提取的灰質(zhì)體積信息、靜息態(tài)功能磁...

【文章頁數(shù)】:84 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖2-1?AAL雌板分區(qū)圖??2_3.1?T1結(jié)構(gòu)項(xiàng)MRI影像數(shù)據(jù)特征提取??

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?山東大學(xué)碩士學(xué)位論文???疙o灼??(a)軸狀位?(b)矢狀位?((〇冠狀位??圖2-1?AAL雌板分區(qū)圖??2_3.1?T1結(jié)構(gòu)項(xiàng)MRI影像數(shù)據(jù)特征提取??基于腦體素的特征提取方法能直接提取腦部圖像中每一個(gè)體素的灰度??值作為特征,可以將參與者腦內(nèi)即使是細(xì)微的結(jié)構(gòu)變化也清晰直....


圖2-2灰質(zhì)體積組間比較結(jié)果??

圖2-2灰質(zhì)體積組間比較結(jié)果??

?山東大學(xué)碩士學(xué)位論文???p<0.05的差異腦區(qū)具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,統(tǒng)計(jì)結(jié)果如圖2-2和表2-3所示。其中??圖2-2中暖色和冷色分別代表灰質(zhì)體積的增加和萎縮,從圖中可以明顯的觀??察出,從SCD階段到AD階段,灰質(zhì)體積萎縮程度逐漸加深,表2-3顯示了??主要差異腦區(qū)以及差異腦區(qū)峰....


圖2-3?ALFF值組間比較結(jié)果???表2-4?AD、NC組間ALFF值比較差異腦區(qū)???MNI坐標(biāo)??差異區(qū)域—體素大小峰值強(qiáng)度??

圖2-3?ALFF值組間比較結(jié)果???表2-4?AD、NC組間ALFF值比較差異腦區(qū)???MNI坐標(biāo)??差異區(qū)域—體素大小峰值強(qiáng)度??

?山東大學(xué)碩士學(xué)位論文???mmmmm??圖2-3?ALFF值組間比較結(jié)果???表2-4?AD、NC組間ALFF值比較差異腦區(qū)???MNI坐標(biāo)??差異區(qū)域?1—V?Z體素大小峰值強(qiáng)度??右側(cè)眶部額下回?23?21?-18?875?4.85??左側(cè)后扣帶回?-6?-42?27?57....


圖2-4結(jié)構(gòu)連接網(wǎng)絡(luò)組間比較結(jié)果??

圖2-4結(jié)構(gòu)連接網(wǎng)絡(luò)組間比較結(jié)果??

?山東大學(xué)碩士學(xué)位論文???.???^FGme^.R??OLF.L?????????PUT夂,???????*/?/????????.f????????:????…?????PCUN.U??4??.?^?*???%??(a)?SCD?vs.?NC組間網(wǎng)絡(luò)連接比較結(jié)果??J-?f.....



本文編號:3988546

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