阿尔茨海默病多探针PET成像的数据分析方法研究及应用
发布时间：2023-04-22 12:08
阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease,AD)是一种严重威胁老年人身体健康的神经退行性疾病,是造成痴呆(dementia)的最主要原因,给世界各国带来严重的经济负担和社会负担。现在还没有任何药物可以治愈AD,它已经成为继癌症、心脑血管疾病之外致死率最高的疾病之一。但是,AD的发病机制目前还不清楚,这给研究AD的治疗药物和干预方法造成了很大障碍。AD的主要病理特征包括:神经元丢失(脑萎缩)、细胞外淀粉样斑块(由细胞外过度沉积的淀粉样Aβ蛋白形成)和细胞内神经元纤维缠结(由细胞内tau蛋白的过度磷酸化形成)。AD的临床表现主要包括进展性认知能力下降(包括记忆、智力、定向、判断能力等)、情感障碍以及日常生活能力的下降和行为失常等。以前对Aβ和tau的检测只能通过尸检来完成,对AD临床表现的检测主要靠认知量表,这给AD的临床诊断和神经机制研究造成了很大困难。正电子发射断层成像(positron emission tomography,PET)技术的发展为AD的临床诊断、疗效评价和发病机制研究提供了有效的研究手段。PET是粒子物理与原子核物理学科在医学图像研究领域的重要应用,它将正...
【文章页数】：111 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 引言
1.1 阿尔茨海默病(AD)
1.2 正电子发射断层成像(PET)原理及在AD研究中的应用
1.2.1 PET成像原理
1.2.2 PET成像技术在AD研究中的应用
1.3 PET数据分析方法研究进展
1.3.1 单探针PET数据处理方法研究进展
1.3.2 多探针PET数据综合分析方法研究进展
1.4 本文的主要研究内容
第2章 Aβ-PET和 tau-PET标准人脑模板的构建
2.1 材料与方法
2.1.1 Aβ-PET和 tau-PET标准人脑模板的建立方法
2.1.2 数据获取
2.2 结果
2.2.1 Aβ-PET图像及T1 加权图像原点校正结果
2.2.2 Aβ-PET标准人脑模板建立结果
2.2.3 Tau-PET图像及T1 加权图像原点校正结果
2.2.4 Tau-PET标准人脑模板建立结果
2.3 讨论
2.4 总结
第3章 单探针Aβ-PET和 tau-PET数据分析方法的建立及应用
3.1 材料与方法
3.1.1 单探针Aβ-PET和 tau-PET数据分析方法的建立
3.1.1.1 Aβ-PET和 tau-PET数据预处理
3.1.1.2 逐像素统计分析
3.1.2 单探针Aβ-PET和 tau-PET数据分析方法精度评估的量化指标
3.1.2.1 逐像素标准差分布
3.1.2.2 空间相似性系数
3.1.3 Aβ-PET和 tau-PET数据分析方法在AD视觉空间障碍研究中的应用
3.1.3.1 被试
3.1.3.2 数据采集
3.1.3.3 数据处理
3.2 结果
3.2.1 单探针Aβ-PET和 tau-PET数据分析方法精度评估结果
3.2.1.1 逐像素标准差分布的结果
3.2.1.2 空间相似性系数的结果
3.2.2 AD视觉空间障碍病理学机制研究
3.2.2.1 人口统计学信息
3.2.2.2 Aβ-PET和 tau-PET图像在各组的平均SUVR图
3.2.2.3 Aβ-PET图像逐像素统计分析结果
3.2.2.4 Tau-PET图像逐像素统计分析结果
3.2.2.5 Tau-PET图像的SUVR值与画钟测试评分的相关性
3.3 讨论
3.4 总结
第4章 阿尔茨海默病多探针PET图像脑网络分析
4.1 材料和方法
4.1.1 被试
4.1.2 PET数据采集
4.1.3 PET数据预处理
4.1.4 FDG代谢网络的构建
4.1.4.1 FDG代谢连接矩阵的构建
4.1.4.2 二值化FDG代谢连接矩阵的构建
4.1.5 使用图论分析FDG代谢网络的各项属性
4.1.6 统计分析
4.2 结果
4.2.1 FDG代谢网络的平均连接强度的组间差异
4.2.2 Aβ沉积、tau沉积与FDG代谢网络属性的相关性
4.3 讨论
4.4 总结
第5章 阿尔茨海默病多探针PET数据联合分析方法研究及应用
5.1 材料和方法
5.1.1 阿尔茨海默病多探针PET数据联合分析方法简介
5.1.2 非负矩阵分解算法
5.1.2.1 非负矩阵分解算法原理及在PET图像中的实现
5.1.2.2 非负矩阵分解算法的损失函数
5.1.2.3 非负矩阵分解算法在多探针PET数据处理中的可行性评估方法
5.1.3 随机森林算法
5.1.4 多探针PET数据联合分析
5.2 结果
5.2.1 非负矩阵分解算法在多探针PET图像处理中可行性评估结果
5.2.1.1 非负矩阵分解算法对PET图像进行矩阵分解的损失函数
5.2.1.2 非负矩阵分解算法得到的权重矩阵系数的准确性评估结果
5.2.1.3 非负矩阵分解算法的特征成分空间位置准确性评估结果
5.2.2 多探针PET图像数据联合分析结果
5.2.2.1 随机森林算法筛选多探针PET图像的特征成分
5.2.2.2 多探针PET图像特征成分的解剖位置
5.2.2.3 多探针PET图像特征成分的权重矩阵系数的组间差异
5.3 讨论
5.4 总结
第6章 总结与展望
6.1 工作总结
6.2 本文工作展望
参考文献
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果
致谢
本文编号：3797609
【文章页数】：111 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 引言
1.1 阿尔茨海默病(AD)
1.2 正电子发射断层成像(PET)原理及在AD研究中的应用
1.2.1 PET成像原理
1.2.2 PET成像技术在AD研究中的应用
1.3 PET数据分析方法研究进展
1.3.1 单探针PET数据处理方法研究进展
1.3.2 多探针PET数据综合分析方法研究进展
1.4 本文的主要研究内容
第2章 Aβ-PET和 tau-PET标准人脑模板的构建
2.1 材料与方法
2.1.1 Aβ-PET和 tau-PET标准人脑模板的建立方法
2.1.2 数据获取
2.2 结果
2.2.1 Aβ-PET图像及T1 加权图像原点校正结果
2.2.2 Aβ-PET标准人脑模板建立结果
2.2.3 Tau-PET图像及T1 加权图像原点校正结果
2.2.4 Tau-PET标准人脑模板建立结果
2.3 讨论
2.4 总结
第3章 单探针Aβ-PET和 tau-PET数据分析方法的建立及应用
3.1 材料与方法
3.1.1 单探针Aβ-PET和 tau-PET数据分析方法的建立
3.1.1.1 Aβ-PET和 tau-PET数据预处理
3.1.1.2 逐像素统计分析
3.1.2 单探针Aβ-PET和 tau-PET数据分析方法精度评估的量化指标
3.1.2.1 逐像素标准差分布
3.1.2.2 空间相似性系数
3.1.3 Aβ-PET和 tau-PET数据分析方法在AD视觉空间障碍研究中的应用
3.1.3.1 被试
3.1.3.2 数据采集
3.1.3.3 数据处理
3.2 结果
3.2.1 单探针Aβ-PET和 tau-PET数据分析方法精度评估结果
3.2.1.1 逐像素标准差分布的结果
3.2.1.2 空间相似性系数的结果
3.2.2 AD视觉空间障碍病理学机制研究
3.2.2.1 人口统计学信息
3.2.2.2 Aβ-PET和 tau-PET图像在各组的平均SUVR图
3.2.2.3 Aβ-PET图像逐像素统计分析结果
3.2.2.4 Tau-PET图像逐像素统计分析结果
3.2.2.5 Tau-PET图像的SUVR值与画钟测试评分的相关性
3.3 讨论
3.4 总结
第4章 阿尔茨海默病多探针PET图像脑网络分析
4.1 材料和方法
4.1.1 被试
4.1.2 PET数据采集
4.1.3 PET数据预处理
4.1.4 FDG代谢网络的构建
4.1.4.1 FDG代谢连接矩阵的构建
4.1.4.2 二值化FDG代谢连接矩阵的构建
4.1.5 使用图论分析FDG代谢网络的各项属性
4.1.6 统计分析
4.2 结果
4.2.1 FDG代谢网络的平均连接强度的组间差异
4.2.2 Aβ沉积、tau沉积与FDG代谢网络属性的相关性
4.3 讨论
4.4 总结
第5章 阿尔茨海默病多探针PET数据联合分析方法研究及应用
5.1 材料和方法
5.1.1 阿尔茨海默病多探针PET数据联合分析方法简介
5.1.2 非负矩阵分解算法
5.1.2.1 非负矩阵分解算法原理及在PET图像中的实现
5.1.2.2 非负矩阵分解算法的损失函数
5.1.2.3 非负矩阵分解算法在多探针PET数据处理中的可行性评估方法
5.1.3 随机森林算法
5.1.4 多探针PET数据联合分析
5.2 结果
5.2.1 非负矩阵分解算法在多探针PET图像处理中可行性评估结果
5.2.1.1 非负矩阵分解算法对PET图像进行矩阵分解的损失函数
5.2.1.2 非负矩阵分解算法得到的权重矩阵系数的准确性评估结果
5.2.1.3 非负矩阵分解算法的特征成分空间位置准确性评估结果
5.2.2 多探针PET图像数据联合分析结果
5.2.2.1 随机森林算法筛选多探针PET图像的特征成分
5.2.2.2 多探针PET图像特征成分的解剖位置
5.2.2.3 多探针PET图像特征成分的权重矩阵系数的组间差异
5.3 讨论
5.4 总结
第6章 总结与展望
6.1 工作总结
6.2 本文工作展望
参考文献
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果
致谢
本文编号：3797609
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