阿尔茨海默症的影像遗传学建模算法研究与开发

发布时间：2020-06-29 22:01

【摘要】：阿尔茨海默症(AD)是一种多发于老年人的神经系统退行性疾病,患者表现出各个方面的痴呆症状,严重影响患者的生活能力,甚至威胁到生命。轻度认知障碍(MCI)是AD的前期,介于正常衰老和AD之间。由于AD的病情发生潜隐,病程长,患者出现明显症状时,往往已经到达了AD的晚期,无法有效的治疗疾病。并且由于AD的最早症状,如短期记忆丧失和偏执怀疑,经常被误认为与衰老和压力有关,或与其他脑部疾病引起的症状混淆,AD早期的准确临床诊断仍然十分重要。在阿尔茨海默症的相关研究中,患者的患病阶段通常被分为健康正常对照(NC),轻度认知障碍(MCI)和阿尔茨海默症(AD)三类。核磁共振成像(MRI)这一神经成像模式被广泛应用于AD的二分类、多分类及其它研究中。同时,最近全基因组关联研究(GWAS)数据已被用于表征AD的几种潜在遗传风险因素。因此,从影像遗传学的角度,将MRI数据与GWAS数据相结合,从而更准确的确定患者的分期是本文的最大目标。本文所做的主要工作如下:首先,我们使用FreeSurfer对阿尔茨海默症神经影像学倡议(ADNI)数据库提供的标准磁共振影像(MRI)数据进行预处理,然后分别对每个脑区截取二维图像,并提取各脑区的灰度分布,解剖参数与Triz特征,进行合并后作为MRI部分的特征。接着我们采用t检验与SVM-RFE相结合的特征选择方法进行特征选择。我们采用八种常见的分类模型来对得到的MRI特征进行模型训练与评估。我们也进行了性别差异性分析,以此来证明在AD中性别因素影响巨大,同时将男女性别的样本分开进行三分类模型的建立,并进行了性别互补的实验。结果显示,分性别建模带来了较大的性能提升。接着,我们采用ADNI数据库提供的单核苷酸多态性(SNP)数据,对其进行建模。而后针对多模态的数据融合问题,提出了前期和后期两种不同的数据融合方案,将磁共振影像与SNP数据进行融合建模,并且也进行分性别建模。实验结果显示,通过融合了SNP的数据,我们的NC-MCI-AD分类性能得到了提升,与其他的研究结果进行对比,我们的算法准确率更高。
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：R749.16;TP391.41
【图文】：

图 2.1 特征选择的一般过程特征选择过程的起点，也就是原始特征集合，它可能是原始数据所有特征的全集，也有可能是一个空集。而对候选特征子集的评价与选择的过程，本质上是一个搜索最优解的过程。在特征数量较小时，最简单原始的暴力搜索即可迅速找到解空间中的最优解，但是，一旦特征的个数增大时，暴力搜索全局最优解的时间复杂度将来到 ()2O n的指数级，这在特征数量可能十万甚至百万级的医疗领域里，计算时间和计算资源的耗费是不可原谅的。因此，人们往往采取启发式的搜索策略，来寻找局部最优解以达到寻找求解和计算复杂度的平衡。最后一步的验证过程，虽然本身并不是特征选择的过程，但它是对前面特征选择过程的检验可以直观的展示出上述搜寻最优过程的有效性。2.4.2 常用的特征选择算法

一个大的子区间。2. 各个脑区的生物标志物。主要为各个脑区的各种解剖参数，包括体积，表面积，皮质厚度，曲率和皮质上每个点的表面法线等。这些生物标志物描述了人类大脑的每个脑区的生理情况，而根据已有的研究表明，各脑区的生物标志物对阿尔茨海默症的诊断与研究具有十分重要的意义，尤其是海马体的解剖参数甚至已经可以用于临床实验。FreeSurfer 进行皮质重建后，根据几个大型脑区的划分，针对每个大型的脑区产生一个统计信息文件，文件里详细记录了大型脑区及其包含的每个小型脑区的各种详细的生物标志物。我们针对每个统计信息文件，采用正则表达式将文件中每一个解剖参数（包括整型和浮点型）提取出来，舍弃掉文字，及不具有统计意义的样本 ID，处理时间等信息。最后将提取出来的生物标志物合并成一个的特征向量。图 3.1 为由 FreeSurfer 生成的某样本的部分脑区的解剖参数。

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本文编号：2734418