基于量表联合的轻度认知障碍分类研究

发布时间：2022-07-29 10:19

　　随着时代的发展,医疗卫生水平逐步提高,人口老龄化现象日益突出。社会老龄化带来的是老年疾病的增加,其中阿尔茨海默病（Alzheimer disease,AD）是在老年人中属于高发的疾病之一,然而至今还没有发现有效的治疗方法。轻度认知障碍（mild cognitive impairment,MCI）作为从正常状态过度到AD的中间状态备受医学界的重视,对MCI的早期发现和治疗有助于减少AD发生。目前检测MCI的主要的方式有心理学量表检测、体液检测和影像学检测等,其中心理学量表是一种简单易行的评估方法,因此被广泛应用在临床上来进行疾病程度的评估。然而在人工使用的时候,仅用到了总分对病情进行评估,导致该方法准确性低,没有考虑到量表中不同测试项对病情评估的作用。本文采用数据挖掘算法对MCI进行检测和分类,本文使用的数据集包含AD患者15人、MCI患者12人以及对照组14人,其中对照组均为健康的人群。对每个受试组均采用了三种不同的测试量表进行测试,分别为:简明精神状态量表（MMSE）、阿尔茨海默病评定量表-认知量表（ADAS-cog）和汉字书写量表（CCWS）。其中CCWS是北京医科大学附属医院神经... 

【文章页数】：58 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 神经影像学检查
        1.2.2 心理学量表分析方法
        1.2.3 数据挖掘分类方法
    1.3 本文研究内容
        1.3.1 工作内容
        1.3.2 本文的研究目的及意义
        1.3.3 本文组织结构
第二章 数据预处理与特征选择
    2.1 数据挖掘流程简介
    2.2 数据预处理
        2.2.1 缺失值处理
        2.2.2 类别不平衡处理
        2.2.3 数据变换
    2.3 维归约
        2.3.1 递归特征消除方法
        2.3.2 主成分分析法特征降维
    2.4 本章小结
第三章 分类器设计
    3.1 多分类的实现策略
    3.2 支持向量机
        3.2.1 感知机
        3.2.2 支持向量机
    3.3 模型选择与评价
        3.3.1 训练误差与测试误差
        3.3.2 模型选择
        3.3.3 性能度量
    3.4 本章小结
第四章 基于单个量表的分类结果及分析
    4.1 实验数据集
        4.1.1 受试者标准
        4.1.2 检测项目
        4.1.3 心理学量表
    4.2 开发环境介绍与实验设置
        4.2.1 开发环境
        4.2.2 实验设置
    4.3 MMSE量表模型构建
        4.3.1 特征选择
        4.3.2 PCA降维
        4.3.3 模型选择与评估
    4.4 ADAS量表模型构建
        4.4.1 特征选择
        4.4.2 模型选择与评估
    4.5 CCWS量表模型构建
        4.5.1 缺失值处理
        4.5.2 特征选择
    4.6 模型选择与评估
    4.7 实验结果与分析
        4.7.1 模型分类准确率
        4.7.2 模型保留特征
    4.8 讨论
    4.9 本章小结
第五章 基于组合量表的分类结果与分析
    5.1 实验设置
    5.2 模型融合方式组合量表
    5.3 特征融合方式组合量表
        5.3.1 特征选择
        5.3.2 模型选择与评估
    5.4 组合量表模型结果与分析
    5.5 单量表模型与组合量表模型比较
    5.6 讨论
    5.7 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 工作总结
    6.2 研究展望
致谢
参考文献
附录


【参考文献】：
期刊论文
[1]我国人口老龄化现状、趋势与建议[J]. 胡杰成.  中国经贸导刊. 2017(12)
[2]判别性子图挖掘方法及其在MCI分类中的应用[J]. 费飞,王立鹏,接标,张道强.  南京大学学报(自然科学). 2015(02)
[3]基于多模态MRI的AD分类模型[J]. 武政,相洁,梁红,曹锐,陈俊杰.  太原理工大学学报. 2015(01)
[4]老年性痴呆和轻度认知功能障碍的流行病学研究进展[J]. 丁玎,洪震.  中国临床神经科学. 2013(01)
[5]轻度认知障碍的研究进展[J]. 尹昌浩,郭艳芹,韩璎.  医学研究生学报. 2012(09)
[6]轻度认知障碍筛查量表研究进展[J]. 董博,张志珺.  中华脑血管病杂志(电子版). 2011(04)
[7]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)
[8]支持向量机理论与算法研究综述[J]. 丁世飞,齐丙娟,谭红艳.  电子科技大学学报. 2011(01)
[9]SVM分类核函数及参数选择比较[J]. 奉国和.  计算机工程与应用. 2011(03)
[10]轻度认知功能障碍、轻度阿尔茨海默病和正常对照老人的ADAS-Cog中文版评分比较[J]. 李霞,肖世富,李华芳,朱敏捷,钱时兴,王涛傅,肖泽萍.  中国心理卫生杂志. 2010(06)

硕士论文
[1]模型选择中的交叉验证方法综述[D]. 范永东.山西大学 2013



本文编号：3666280