基于体素分析的早期阿尔茨海默病患者小脑形态学研究

发布时间：2020-08-23 11:39

【摘要】：阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease,AD)是老年人群中最常见的神经系统退行性疾病。AD临床诊断标准主要依靠神经心理行为测试和临床生化检验,但很难检测其病理状态。目前为止,无论是现有治疗AD还是正在研发的药物,都是期望在AD的前驱期和早期延缓AD病程的进展。因此,找到一种可以在早期,尤其是前驱期准确诊断AD的方法对影像学检查意义重大。磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)广泛用于脑部形态评估。借助OASIS数据库,定义了MR图像中小脑边界,并以此为分割标准,采用ITK-SNAP提供的交互分割工具实现小脑的分割。建立81例样本的小脑标签数据库,用于图像自动分割方法验证和AD患者小脑形态学研究。由于数据样本过少,需要通过数据增广的方式对数据样本进行扩充,用于基于深度学习的小脑分割训练与验证。由于交互式分割方法耗时长,难以适应大样本数据分析需要,本文提出基于深度学习的MR图像中小脑自动分割方法,设计一种基于全卷积的深度神经网络,并通过大量对比实验发现明暗变换是最适合网络的增广方式。该方法在图像分割的准确率达到0.95(Dice)和0.90(Io U),并显著提高小脑分割的效率。基于体素的形态学分析(voxel-based morphometry,VBM)是应用于小脑研究的最常用技术之一。用VBM方法,设计数据处理流程,通过比较AD患者与正常样本之间的小脑,发现AD患者小脑左侧后叶和右侧后叶有萎缩,主要集中在蚓垂体和扁桃体,早期AD患者小脑右侧后叶有萎缩,主要集中在蚓垂体。本文通过交互式分割建立小脑标签数据库,同时设计并实现了基于全卷积神经网络的自动分割方法,最终通过基于VBM的小脑形态学分析,发现了小脑右侧后叶和蚓部体积与AD有关,上述发现为AD早期的临床影像诊断提供参考。
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：R445.2;R749.16
【图文】：

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（1）蓝色圆圈指向三叉神经根 （2）绿色圆圈指向前庭蜗神经根图 2-1 小脑边界确定2.3.2 交互式小脑分割步骤通过 ITK-SNAP 软件[43]对每一位受试者的脑 MRI 进行交互式分割小脑。主要采用 ITK-SNAP 的 Active Contour 功能，操作过程如图 2-2。首先，手动框选小脑区域，通过滑动鼠标来观察各面各层属于小脑的区域。通过调节阈值，使小脑部分与周围背景清晰被分开。而后进行种子点的设置，完成自动分割。自动分割后会有过分割或欠分割的情况出现，如图 2-2（4）中小脑双侧半球部分就属于过分割的情况，而小脑山顶的部分属于欠分割的情况，需要去做手动的矫正。

2.3.2 交互式小脑分割步骤通过 ITK-SNAP 软件[43]对每一位受试者的脑 MRI 进行采用 ITK-SNAP 的 Active Contour 功能，操作过程如图 2-2首先，手动框选小脑区域，通过滑动鼠标来观察各面通过调节阈值，使小脑部分与周围背景清晰被分开。而后成自动分割。自动分割后会有过分割或欠分割的情况出现双侧半球部分就属于过分割的情况，而小脑山顶的部分属去做手动的矫正。（1）确定小脑感兴趣区 （2）调节阈值

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本文编号：2801480