基于特征关系的阿尔茨海默病检测方法研究

发布时间：2023-02-18 21:09

　　如今,越来越多的老年人受到阿尔茨海默病以及相关疾病的困扰,虽然这种疾病目前还没有很好的根治方法,但是尽早的诊断出这种疾病可以通过药物更有效的控制病情。另外,医学成像技术和机器学习技术的快速发展,促使基于机器学习技术的医学研究和临床试验发展迅速,所以基于机器学习图像处理技术的阿尔茨海默病以及相关疾病的检测方法成为了研究的热点。由于医学图像识别中特征选择是阿尔茨海默病检测的关键阶段,而在特征提取技术相对比较成熟的情况下,如何在多种原始特征提取之后挑选出具有高判别性的特征或者特征组合就显得尤为重要,因此,本文就特征选择阶段技术开展相关内容的研究。本文首先介绍了阿尔茨海默病检测方法的研究背景与意义,并分析了国内外的研究现状;然后介绍了基于机器学习技术诊断阿尔茨海默病的相关知识,其中包括相关医学成像技术,以及诊断流程和流程中用到的常用技术等。接着研究了特征之间的相关性测量方法,并介绍了一种基于特征低阶相关性的阿尔茨海默病检测方法;最后重点研究了如何利用特征高阶相关性进行特征选择,并引入超图理论,提出了一种基于超图理论的阿尔茨海默病检测方法。本文具体的研究工作如下:1)对关于阿尔茨海默病检测的图像...

【文章页数】：79 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 引言
    1.2 阿尔茨海默病检测方法研究背景与意义
    1.3 阿尔茨海默病检测方法的国内外研究现状
    1.4 论文主要研究内容和创新点
    1.5 论文组织结构
第二章 阿尔茨海默病检测的相关知识
    2.1 阿尔茨海默病相关的脑部医学成像技术
    2.2 阿尔茨海默病计算机辅助检测的基本流程
        2.2.1 预处理
        2.2.2 特征提取技术
        2.2.3 特征融合与选择技术
        2.2.4 分类方法
    2.3 ADNI公开数据库
    2.4 本章小结
第三章 基于特征低阶关系的阿尔茨海默病检测方法
    3.1 阿尔茨海默病检测相关特征提取
        3.1.1 灰度共生矩阵
        3.1.2 基于Gabor变换的纹理特征提取技术
        3.1.3 形态学特征提取技术
    3.2 基于特征低阶关系的阿尔茨海默病检测方法
        3.2.1 特征的二阶关系测量
        3.2.2 基于特征二阶关系的阿尔茨海默病检测方法
    3.3 实验与结果分析
        3.3.1 实验环境与数据
        3.3.2 实验设置与评价指标
        3.3.3 实验结果及分析
    3.4 本章小结
第四章 基于超图理论的阿尔茨海默病检测方法
    4.1 特征高阶相关性测量与特征分块
        4.1.1 共享熵
        4.1.2 超图
        4.1.3 CLGA算法
    4.2 基于特征高阶相关性的阿尔茨海默病检测方法
    4.3 实验与结果分析
        4.3.1 实验设置
        4.3.2 实验结果及分析
    4.4 本章小结
第五章 总结与展望
    5.1 本文总结
    5.2 展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间取得的成果



本文编号：3745537