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面向轻度认知障碍的神经影像建模方法研究

发布时间:2017-04-22 18:04

  本文关键词:面向轻度认知障碍的神经影像建模方法研究,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:近几年,我国老年人口比重的提高导致老年疾病的发病率逐渐上升,常见的阿尔茨海默病(俗称老年痴呆,简称AD)的不可逆性给患者及其亲属带来巨大的压力。介于正常老龄化及老年痴呆之间的轻度认知障碍的研究对AD的早期防治有重要意义。然而轻度认知障碍的临床症状不明显、诊断方法局限等因素给疾病临床诊断带来不便,因此轻度认知障碍诊断的研究成为重点。磁共振技术的出现使得脑组织及功能的研究迈进一个新的阶段,已有研究显示,轻度认知障碍患者的灰质会有一定程度的减少,这可以作为疾病诊断的依据。另外,为方便知识共享与复用,需要在轻度认知障碍领域构建一个标准化结构化的知识体系。因此,本文构建针对轻度认知障碍诊断方面的知识模型,主要工作有:(1)进行大脑曲面形态学分析。从原始磁共振图像获取大脑皮层厚度值,并对应到AAL脑分区模板上,分析对比轻度认知障碍患者和正常老龄化两类人群的皮层厚度差异,并选取两类人群皮层厚度差异显著的脑分区作为诊断特征,为后续的知识建模打下基础。(2)设计并实现领域知识建模。一方面,本体论在医学领域应用的有效性得以证实,然而在轻度认知障碍诊断方面没有可用的本体,所以本文使用本体论对轻度认知障碍疾病以及磁共振图像的相关知识进行建模管理;另一方面,我们使用经典机器学习算法辅助构建规则库,由于C4.5算法在该领域的应用中取得较好的性能,并且该算法具有训练速度快、结果简单易于分析等优势,所以选用C4.5算法训练并形式化用于轻度认知障碍诊断的本体推理规则。(3)实现疾病推理。基于领域知识模型在eclipse开发环境下使用Jena API实现推理引擎,连接本体和规则库,完成自动推理疾病的任务,同时更新本体。(4)模型评估。通过十折交叉验证,我们计算不同方法的多种统计学指标,例如Precision, Recall,F-score, Kappastatistic以及算法训练模型的时间等相关指标,用以评估不同算法在该领域的应用,结果显示,C4.5算法具有较高的Recall值,F-Score值以及Kappa statistic值,其Precision值与BN的该值相同,其模型的训练时间这个衡量指标上仅差于BN。为了使评估更具说服力,文中还采用配对样本T检验对比C4.5算法及其他三种经典机器学习算法在该领域的准确率,综合各项指标以及算法本身的特性可以看出,在这几种算法中,C4.5算法更适合本文的应用,并且整个知识模型具有其可行性,可以应用于临床辅助诊断轻度认知障碍。
【关键词】:本体论 磁共振图像 轻度认知障碍 机器学习 知识建模 疾病诊断
【学位授予单位】:兰州大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:R749.1;TP391.41
【目录】:
  • 中文摘要3-5
  • Abstract5-9
  • 第一章 绪论9-15
  • 1.1 研究背景9-10
  • 1.2 研究现状10-11
  • 1.2.1 MCI磁共振图像的相关研究10-11
  • 1.2.2 医学领域本体模型研究现状11
  • 1.3 研究目的和意义11-13
  • 1.4 本文研究内容13
  • 1.5 本文结构安排13-15
  • 第二章 神经影像特征的知识建模理论15-24
  • 2.1 磁共振成像技术及图像处理流程15-17
  • 2.1.1 磁共振成像技术15-16
  • 2.1.2 大脑皮层16
  • 2.1.3 磁共振图像预处理流程16-17
  • 2.2 本体相关知识17-22
  • 2.2.1 本体论定义17-18
  • 2.2.2 本体论基础语言18-20
  • 2.2.3 本体论建模工具20-21
  • 2.2.4 本体的应用21-22
  • 2.2.5 领域本体构建原则和步骤22
  • 2.3 本章小结22-24
  • 第三章 基于磁共振图像的知识模型设计24-34
  • 3.1 特征提取与特征选择24-28
  • 3.1.1 数据来源24-25
  • 3.1.2 磁共振图像预处理25
  • 3.1.3 获取皮层厚度25-26
  • 3.1.4 特征选择26-28
  • 3.2 本体模型设计28-32
  • 3.3 规则库的设计32-33
  • 3.4 本章小结33-34
  • 第四章 MCI知识库及疾病诊断实现34-44
  • 4.1 MCI知识库实现34-40
  • 4.1.1 本体模型的构建34-38
  • 4.1.2 规则库的生成38-40
  • 4.2 疾病诊断实现40-43
  • 4.3 本章小结43-44
  • 第五章 实验结果及模型评估44-46
  • 第六章 全文总结与展望46-48
  • 6.1 工作内容总结46-47
  • 6.2 研究展望47-48
  • 参考文献48-51
  • 在学期间的科研成果51-52
  • 致谢52

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本文编号:320944

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