基于深度神经网络的脑影像分析和计算

发布时间：2021-08-31 20:29

　　大脑结构复杂,是人类生命活动的控制中枢。影像技术具有无痛、无创的特点,在临床上广泛应用。利用脑成像来探索大脑结构与功能的奥秘,是研究脑疾病有效的手段。随着临床上大量的数据积累,使用计算机分析图像来辅助诊断疾病,可极大地减少医生的工作负担,增加疾病诊断的效率和准确性,成为当前的必然趋势。当前,现有的脑影像计算分析的方法主要分为五个步骤:图像的预处理、图像的配准、图像的分割、特征提取和分类或回归。流程复杂,最终的效果受中间每一步的影响。本文在此基础上,研究了基于深度神经网络的脑影像计算和分析方法,不依赖于严格的配准和分割,且通过神经网络学习数据中的特征,无需人工设计特征工程,可提高脑图像分析的计算效率。本文使用了阿尔茨海默病神经成像计划（ADNI）数据库中的磁共振脑图像（MRI）和正电子发射断层扫描成像（PET）两种模式的数据,以正确诊断阿尔茨海默病和轻度认知功能损伤为目的。主要的创新性工作包含两个:（1）提出了二维卷积神经网络（2D-CNN）和循环神经网络结合的方法,用二维切片组训练2D-CNNs提取切片特征,再用双向门控循环网络对切片特征组成的序列进行融合,最后将三个方向的预测结果加权... 

【文章来源】：上海交通大学上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：73 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

正常人脑和阿尔茨海默病人的大脑对比

上海交通大学硕士学位论文Initiative，以下简称ADNI) 数据库中的MRI和FDG-PET影像数据作为研究对象，实现 AD 病和 AD 病的前驱症状轻度认知功能损伤（Mild cognitive impairments，以下简称 MCI）与正常人的正确分类，具有极大的研究意义和应用价值。1.2 国内外研究现状在脑影像的计算和分析当中，一般的方法主要包含以下五个流程，分别是图像预处理、图像配准、图像分割、特征提取和模式分类或回归。如图 1-2 所示为传统的脑影像分析方法流程图。

上海交通大学硕士学位论文和脑脊液中的信息，用于检测疾病进展或治疗效果。此项研究招募了超过一千个参与 ADNI 计划的志愿者，包括没有记忆障碍的人、有轻度认知损伤的人和被确诊的阿尔茨海默病患者。目前，ADNI 的研究进入到它的第四阶段，分别是 ADNI1，ADNIGO、ADNI2 和 ADNI3，如下图 2-1 总结了 ADNI 研究前三阶段的目标志愿者和数据详情计划，包括不同阶段参与研究的志愿者人数以及各个阶段采集到的模式情况。实际情况中，参与研究的受试者者人数可能略有不同。

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
[1]基于图像信息融合的阿尔茨海默氏症计算机辅助诊断算法研究[D]. 朱旭艳.湖南大学 2013



本文编号：3375566