基于MRI的轻度认知障碍疾病发展过程的分类预测研究

发布时间：2017-09-01 07:06

  本文关键词：基于MRI的轻度认知障碍疾病发展过程的分类预测研究

  更多相关文章： 轻度认知障碍 早期诊断 脑网络 支持向量机 分类

【摘要】：轻度认知障碍(Mild Cognitive Impairment,MCI)疾病是介于健康老龄化和痴呆之间的中间阶段,具有高转变为老年痴呆(Alzheimer’s disease,AD)的风险,并缺乏科学临床诊断方法。近年来,磁共振成像的不断发展为检测MCI患者大脑形态异常和功能改变提供了必要基础。但临床表征轻微、复杂致病因素和病情反复等导致MCI疾病的早期诊断和分类困难。为更好的探索不同疾病程度和网络特征对MCI分类的影响,本文从以下两个方面对MCI疾病发展过程进行分类研究:(1)结合大脑形态学特征与皮层厚度网络参数对MCI是否转变为AD患者进行分类。首先,根据MCI转变者(MCIc)转变为AD患者时间的不同,将其细分为四个组:距离转变6个月(MCIc_m6)、12个月(MCIc_m12)、18个月(MCIc_m18)和混合转变时间(MCIc_mixed)。随后提取包括皮层厚度、皮层体积、皮层表面积等大脑形态学特征,并利用皮层厚度差异构建个体网络,提取结构网络特征。最后分别采用重复平稳选择的稀疏线性回归算法(重复SS_LR)和最小冗余最大相关(mRMR)算法进行特征选择,并利用基于嵌套式交叉验证的SVM分类器对不同病程样本进行分类。(2)结合不同频段的功能网络特征对早期MCI(early MCI,EMCI)和晚期MCI(late MCI,LMCI)进行分类。首先对样本静息状态功能磁共振数据(rs-fMRI)进行滤波,分为三个频段(full-band、slow-4和slow-5),完成数据预处理。提取每个脑区的时间序列,并构建功能脑网络。随后利用图论分析两个样本和三个频段之间功能网络拓扑结构差异,并提取有效的分类特征。最后采用SS_LR和mRMR算法完成特征选择,并利用嵌套式交叉验证SVM分类器实现分类。MCIc和MCI未转变者(MCInc)分类结果显示,短程病变预测享有更好的分类结果,长程病变预测效果不佳;在混合病变时间和短程病变预测中重复SS_LR比mRMR分类效果好。分析所选择特征发现,重复SS_LR方法所选脑区比mRMR方法更集中,并且皮层形态学和结构网络特征少有重叠。由此可见,细分MCI疾病转变时间可以有效提高分类性能,皮层形态学和结构网络特征为MCI疾病发展过程预测提供互补信息,提高分类精度。EMCI和LMCI分类结果显示,单一频段功能网络特征享有较低分类性能,整合三个频段功能网络特征进行分类,分类性能显著提高;此外SS_LR比mRMR分类结果更好更稳定。在所选特征中,slow-4频段的特征占据主导地位,利用单一slow-4特征完成分类,分类结果良好但不稳定;而full-band和slow-5未得到良好分类结果。由此可见,不同低频频段信号携带不同的疾病信息,slow-4特征比fullband和slow-5特征更具稳定性和鲁棒性,将不同频段特征有效组合可以有效的提高分类效果。
【关键词】：轻度认知障碍 早期诊断 脑网络 支持向量机 分类
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R749.1;R445.2
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 第一章 绪论11-19
• 1.1 课题研究背景和意义11-12
• 1.2 研究现状12-17
• 1.2.1 MCI临床研究现状12-14
• 1.2.2 大尺度脑网络在MCI中研究现状14-15
• 1.2.3 MCI分类方法研究现状15-17
• 1.3 研究内容17-18
• 1.4 全文结构18-19
• 第二章 研究方法与理论基础19-30
• 2.1 研究方案19-20
• 2.2 脑结构及功能网络构建及分析方法20-24
• 2.2.1 脑网络构建20-22
• 2.2.1.1 脑结构网络20-21
• 2.2.1.2 脑功能网络21-22
• 2.2.2 网络分析方法22-24
• 2.3 分类24-29
• 2.3.1 特征选择24-27
• 2.3.1.1 基于平稳选择的稀疏线性回归的特征选择算法24-25
• 2.3.1.2 最小冗余最大相关算法25-27
• 2.3.2 SVM模式分类27-29
• 2.3.2.1 SVM原理27-28
• 2.3.2.2 SVM参数选择28-29
• 2.4 本章小结29-30
• 第三章 实验数据与处理分析30-37
• 3.1 数据集简介及标准30
• 3.2 实验数据30-32
• 3.3 数据预处理32-34
• 3.3.1 MCIc和MCInc数据预处理32-33
• 3.3.2 EMCI和LMCI数据预处理33-34
• 3.4 脑网络的构建与分析34-36
• 3.5 本章小结36-37
• 第四章 MCIc和MCInc分类结果37-51
• 4.1 特征提取与选择37-38
• 4.2 分类模型构建38-39
• 4.3 分类结果39-47
• 4.3.1 结果显著性39-44
• 4.3.2 敏感性特征44-47
• 4.4 讨论47-50
• 4.4.1 分类结果显著性47-48
• 4.4.2 特征提取和选择对分类影响48-49
• 4.4.3 高分类敏感性特征49
• 4.4.4 不同疾病转变时间对分类的影响49-50
• 4.5 本章小结50-51
• 第五章 EMCI和LMCI分类结果51-59
• 5.1 特征提取与选择51-52
• 5.2 分类模型构建52-53
• 5.3 分类结果53-56
• 5.3.1 结果显著性53-55
• 5.3.2 敏感性特征55-56
• 5.4 讨论56-58
• 5.4.1 分类结果显著性56-57
• 5.4.2 高分类敏感性特征57
• 5.4.3 不同频段对分类结果的影响57-58
• 5.5 本章小结58-59
• 第六章 总结与展望59-61
• 6.1 本文总结59-60
• 6.2 工作展望60-61
• 致谢61-62
• 参考文献62-71
• 附录71-74
• 硕士期间取得的研究成果74-75

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