基于影像组学的精神分裂症疾病诊断的研究

发布时间：2021-10-15 17:37

　　精神分裂症（Schizophrenia,SZ）是一种严重的精神障碍,患者具有行为异常、言语怪异、理解现实的能力下降和具有混乱的思维等。截至目前,对于精神分裂症的临床诊断主要依靠临床医生根据诊断标准进行主观询问。对于精神分裂症的诊断,临床上亟需一种客观并且可量化的标准。前人研究通过磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging,MRI）技术发现了精神分裂症患者与正常对照间在不同模态下均存在影像学差异。与此同时,影像组学的发展在癌症和脑区诊断中均有较好的应用,但是运用影像组学能否应用于精神疾病尤其是精神分裂症中还并不清楚。在此背景下,本论文通过寻找精神分裂症和正常对照之间的生物特征标记物并通过影像组学的方法对精神分裂症进行初步诊断分析。本论文的重点是探究可以区分精神分裂症患者和正常对照的特异性生物标记物,并且结合影像组学探究这些脑生物学标记物是否具有预测性。本论文的研究有望为精神分类症的临床诊断提供一种客观并且可以量化的依据,具有重要的科学意义和潜在的临床价值。具体的讲,本论文主要有以下几个方面:首先,本论文从精神分裂症患者与正常对照的影像学差异研究入手,其中精神分裂症患... 

【文章来源】：西安电子科技大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：133 页

【学位级别】：博士

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摘要
ABSTRACT
符号对照表
缩略语对照表
第一章 绪论
    1.1 引言
    1.2 研究背景
        1.2.1 精神分裂症的影像学研究背景
        1.2.2 基于影像组学分类疾病的研究背景
    1.3 本文研究内容及主要框架
第二章 精神分裂症幻听患者海马亚区连通性的影像研究
    2.1 引言
    2.2 实验设计和数据处理
        2.2.1 被试
        2.2.2 核磁数据采集
        2.2.3 数据分析
    2.3 实验结果
        2.3.1 临床特征
        2.3.2 基于海马脑区全脑功能连接结果
        2.3.3 MICA功能连接结果
        2.3.4 临床相关结果
    2.4 讨论
第三章 基于功能连接影像组学特征对精神分裂症分类研究
    3.1 引言
    3.2 实验设计和数据处理
        3.2.1 被试
        3.2.2 核磁数据采集
        3.2.3 数据与处理
        3.2.4 构建网络模型
        3.2.5 数据集内和数据集间的特征选择
        3.2.6 分类性能
    3.3 实验结果
        3.3.1 功能连接特征
        3.3.2 特征选择
        3.3.3 支持向量机分析及数据集内和数据集间的交叉分类
    3.4 讨论
第四章 基于皮层影像组学特征分类精神分裂症的研究
    4.1 引言
    4.2 实验设计和数据处理
        4.2.1 被试
        4.2.2 影像数据获取
        4.2.3 影像数据预处理
        4.2.4 统计分析
        4.2.5 独立验证
    4.3 结果
        4.3.1 皮层多特征影像学差异
        4.3.2 特征选择和分类
        4.3.3 临床相关
    4.4 讨论
第五章 基于丘脑影像组学特征分类精神分类症患者及预测临床疗效的研究
    5.1 引言
    5.2 实验设计和数据处理
        5.2.1 被试
        5.2.2 数据预处理
        5.2.3 影像组学特征
        5.2.4 特征选择、分类模型建立和临床疗效预测
    5.3 结果
        5.3.1 临床结果
        5.3.2 影像组学特征选择
        5.3.3 影像组学特征分类结果与分类性能
    5.4 讨论
第六章 基于多模态影像组学特征诊断精神分裂症和预测早期疗效的研究
    6.1 引言
    6.2 实验设计和数据处理
        6.2.1 被试
        6.2.2 影像数据采集
        6.2.3 影像数据预处理
        6.2.4 影像组学特征重建
        6.2.5 影像组学特征选择
        6.2.6 影像组学分类模型
    6.3 实验结果
        6.3.1 临床特征结果
        6.3.2 CV-LASSO降维后的影像组学特征
        6.3.3 影像组学预测临床疗效性能
    6.4 讨论
第七章 结论与展望
    7.1 本文工作回顾
    7.2 未来工作展望
参考文献
致谢
作者简介
附录
    影像组学特征的提取
        一阶特征
        二阶特征
        小波特征


【参考文献】：
期刊论文
[1]Cardiopulmonary Comorbidity, Radiomics and Machine Learning, and Therapeutic Regimens for a Cerebral fMRI Predictor Study in Psychotic Disorders[J]. Xiao-Hui Wang,Angela Yu,Xia Zhu,Hong Yin,Long-Biao Cui.  Neuroscience Bulletin. 2019(05)
[2]Abnormal Effective Connectivity in the Brain is Involved in Auditory Verbal Hallucinations in Schizophrenia[J]. Baojuan Li,Long-Biao Cui,Yi-Bin Xi,Karl J. Friston,Fan Guo,Hua-Ning Wang,Lin-Chuan Zhang,Yuan-Han Bai,Qing-Rong Tan,Hong Yin,Hongbing Lu.  Neuroscience Bulletin. 2017(03)



本文编号：3438355