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面向脑疾病分类的结构磁共振影像特征学习方法研究

发布时间:2022-01-21 23:02
  磁共振影像技术使计算人脑结构信息和精神活动的功能信息成为可能,有助于我们从结构和功能上来开展对大脑的异常分析和研究,进而揭示脑疾病的生理病理机制,对脑疾病的诊断和治疗有着重要的意义。阿尔茨海默症是一种进展性、致残性的神经退行性疾病,它具有脑萎缩和脑神经纤维缠结的特性。该疾病严重影响患者的身体健康和生活质量,已经成为21世纪对人类威胁最大的疾病之一。由于大脑是个高度复杂的系统,如何有效、全面地对大脑进行表征并寻找有分类潜力的特征,依然面临着很大的挑战。近年来,机器学习技术助推了人类对大脑的认识,在基于脑影像数据的研究中具有比较出色的贡献。本文围绕阿尔茨海默病分类这一主题,充分利用和挖掘脑结构数据信息,提出了基于结构磁共振影像数据的特征学习算法。主要研究内容如下:1.提出了一种基于类标信息的流形正则化稀疏表示选择方法。该方法是把样本的类别信息加入到欧式距离计算公式中,以此来构建流形正则化项,旨在使类内样本点紧凑,类间样本点疏离,从而选择出更具有判别性的脑区特征。实验结果验证了我们提出的方法对阿尔茨海默症的二分类以及多分类的有效性。选择的判别性脑区可以作为阿尔茨海默症诊断的生物标记,辅助医生... 

【文章来源】:山东师范大学山东省

【文章页数】:99 页

【学位级别】:博士

【部分图文】:

面向脑疾病分类的结构磁共振影像特征学习方法研究


人脑的结构

大脑


山东师范大学博士学位论文4负责各个灰质间神经信号的传导,胶质细胞和生理盐水组成的脑脊液则能够对大脑起到缓冲作用[10]。大脑皮质是大脑的表层,由灰质构成,其厚度约为1-4.5mm,占全脑体积的40%,也称为大脑皮层。大脑皮层由神经元、神经细胞和血管组成,大脑皮层表面具有众多褶皱,褶皱的突起称为脑回,褶皱之间的较大且深的凹陷则称为沟裂。中央沟、大脑外侧裂、顶枕裂是大脑中主要的三条沟裂,它们将大脑分为四个主要的脑叶,分别是额叶、顶叶、颞叶和枕叶,如图1-2所示。图1-2大脑的主要结构额叶是大脑发育中最高级的部分,位于大脑的前部,有四个主要的脑回,即中央前回、额上回、额中回及额下回。额叶主要控制运动、语音,情感和智能,并与记忆有关。额叶的损伤会导致注意力不集中,记忆力缺失,语言表达障碍,癫痫,偏瘫等。顶叶是与数字和逻辑有关的部分,位于中央沟之后。顶叶响应疼痛、触摸、品尝、温度、压力的感觉。顶叶损伤可能导致视觉忽视,即不能完整地注意并描述对侧空间。枕叶位于脑半球的后半部分,在顶叶与颞叶之后,即小脑之上的大脑后端部分。枕叶负责语言、动作感觉、抽象概念以及视觉。枕叶损伤会导致视觉障碍、记忆缺陷等,主要以视觉障碍为主。颞叶与记忆和情感有关,位于外侧裂下方,负责处理听觉信息。颞叶损伤会导致失语、癫痫、精神迟钝及人格改变等[10]。1.3结构磁共振影像技术1946年,美国科学家布洛赫和珀塞尔认识了核磁共振的现象。并因此获得了1950年度诺贝尔物理学奖。结构磁共振影像技术是在磁场内外施加射频脉冲使生物体内原子核发

矢量图,纵向弛豫,晶格弛豫,磁共振


山东师范大学博士学位论文5生共振而产生影像的一种成像技术。磁共振成像设备如图1-3所示。当射频(RF)脉冲与自旋质子进动频率相同时,质子就从中吸收能量跃迁到不同能级,称为核磁共振现象。外部施加一个恒定磁场时,质子产生净磁化,质子沿外加磁场方向排列,自旋方向与磁场方向一致的称为低能级,反之则称为高能级。由于无数质子进动,X、Y方向上的磁矩分量被相互抵消,产生了不能被直接测量到的纵向磁化矢量,而进动的质子相位一致时,使横轴方向的磁化矢量被叠加,产生了横向磁化矢量。当质子系统状态饱和后,停止射频磁场,取消磁场对宁静进动质子的扰乱,因吸收能量而跃迁到高能级的质子将释放能量,回归到施加磁场前的相位和能级状态,这一过程称为核磁弛豫。高能级质子释放能量回归到原来的相位和能级时,纵向磁化矢量和横向磁化矢量逐渐消失。纵向磁化矢量逐渐释放给周围原子的过程称为纵向弛豫,由于在磁共振领域中将质子周围的原子称为晶格,所以纵向弛豫又称为自旋-晶格弛豫。横向磁化矢量消失使质子失去相位一致性的过程称为横向弛豫,由于这是原子核之间的相互作用,无能量向晶格转移,所以横向弛豫又称为自旋-自旋弛豫。图1-3磁共振成像设备自旋-晶格弛豫过程中纵向磁化矢量恢复到原来数值所需要的时间称为纵向弛豫时间,简称为T1。自旋-自旋弛豫过程中横向磁化矢量逐步抵消为零所需要的时间称为横向弛豫时间,简称为T2。T1和T2描述停止射频脉冲后磁化矢量恢复的快慢程度。T1是时间常数,其长短依赖于组织成分、结构和环境。T2长短与人体组织的固有小磁场有关,如大分子恢复快,小分子恢复慢,它主要引起相位的变化。本文的研究全部采用的是T1结构磁共振影像数据。

【参考文献】:
期刊论文
[1]特征选择算法综述[J]. 计智伟,胡珉,尹建新.  电子设计工程. 2011(09)

博士论文
[1]基于磁共振成像的脑连接方法学及应用研究[D]. 廖伟.电子科技大学 2011



本文编号:3601120

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