基于张量空间影像组学模型的阿尔兹海默症诊断方法研究

发布时间：2021-09-24 23:27

　　阿尔兹海默症（Alzheimer’s disease,AD）是一种中枢神经系统变性病,起病隐匿,病程呈慢性进行性;病理上表现为脑体积缩小和重量减轻,脑沟加深,脑回萎缩;临床表现为渐进性记忆障碍、认知功能障碍以及语言障碍等症状,是老年期痴呆中最常见的一种类型。AD严重影响了患者的生活质量,也给患者家庭和社会带来沉重的精神和经济负担。轻度认知障碍（Mild Cognitive Impairment,MCI）是正常老化与AD之间的过渡阶段,可认为是AD发病的早期信号,对MCI进行深入研究,可以筛选出AD的高危人群,为AD治疗提供最佳时间。因此,对AD疑似患者做风险分层预测具有很重要的临床意义。磁共振成像（Magnetic resonance imaging,MRI）技术的出现为脑部疾病的诊断研究提供了有利的手段,基于大脑磁共振图像的阿尔兹海默症诊断研究己取得较大进展。然而由于磁共振图像本质上具有三维张量结构,传统的向量空间机器学习方法将其展开成向量进行建模,这破坏了数据的内在结构信息的完整性,降低了机器学习性能,而且向量化之后的特征维数大大增加,容易导致小样本事件与维数灾难。为了解决向量空间... 

【文章来源】：南方医科大学广东省

【文章页数】：70 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２－１?（ａ）?—阶张量（向量）；（ｂ）二阶张量（矩阵）；（ｃ）三阶张量

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本文编号：3408638