基于机器学习的帕金森病早期诊断

发布时间：2021-07-02 17:39

　　作为一种常见的神经系统方面的疾病,帕金森的发病率相对较高,同时从实际的情况来看,帕金森症会导致机体运动性能的缺失,被临床医生归类为一种运动障碍。目前帕金森病的诊断主要依靠临床症状,这在很大程度上依赖于临床医生的经验。因此,有效的早期诊断方法是必要的。针对脑图像维度高数据量小等特点,研究上常采用特征筛选的方法从中选取最优特征子集达到降维效果,防止过拟合。但传统的机器学习算法在对特征降维分类过程中会筛掉很多内在相关性强的特征,从而导致分类模型性能降低。为了解决这个问题,保证降维的同时特征之间的相关性高从而达到提高分类性能的目的,本文提出了一种基于自注意力机制的循环神经网络分类模型。该模型采用自注意力机制与循环神经网络相结合的方法,对MRI与DTI图像中提取的五种脑区特征（脑灰质、脑白质、脑脊液密度等）进行分类训练。同时还对比分析了其他五种脑疾病常用的经典分类算法（支持向量机,多层感知机,极限学习机等）。本研究采取了10次交叉验证,并且对403个受试者脑图像进行了研究和分析,并且将受试者图像数据分为了三组,分别为正常组、帕金森组以及特别组,其中正常组为154组,帕金森组为165组,特别组84... 

【文章来源】：重庆邮电大学重庆市

【文章页数】：67 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

被试MRI图像

重庆邮电大学硕士学位论文第2章MRI和DTI图像预处理和特征提取12(a)原图(b)头骨剥离后MRI图像图2.2头骨剥离前后对比2.标准位置配准本文使用FLIRT工具，将MRI数据配准到国际脑图联盟（InternationalConsortiumforBrainMapping，ICBM）的标准模板。为了说明这一步的必要性，首先将AAL模板和上面的样例视图叠在一起观察一下：图2.3未配准MRI图像可以看到，模板视图（即以各种各样颜色标注的区块）与大脑并不重合，这是因为原图没有配准到ICBM标准位置。本文利用FLIRT工具配准后，模板试图与被试MRI图像高度重合，这表明大脑完成了配准。

重庆邮电大学硕士学位论文第2章MRI和DTI图像预处理和特征提取12(a)原图(b)头骨剥离后MRI图像图2.2头骨剥离前后对比2.标准位置配准本文使用FLIRT工具，将MRI数据配准到国际脑图联盟（InternationalConsortiumforBrainMapping，ICBM）的标准模板。为了说明这一步的必要性，首先将AAL模板和上面的样例视图叠在一起观察一下：图2.3未配准MRI图像可以看到，模板视图（即以各种各样颜色标注的区块）与大脑并不重合，这是因为原图没有配准到ICBM标准位置。本文利用FLIRT工具配准后，模板试图与被试MRI图像高度重合，这表明大脑完成了配准。

【参考文献】：
期刊论文
[1]经颅超声结合磁敏感加权成像技术在帕金森综合征诊断中的应用[J]. 张存程,凌镜,黄莺,杜雅灵,王志刚,李奇林.  第三军医大学学报. 2020(01)
[2]基于深度学习的帕金森病症早期诊断[J]. 张巧丽,迟学斌,赵地.  计算机系统应用. 2018(09)
[3]磁共振成像在帕金森病诊断中的研究进展[J]. 李旺,牛朝诗.  立体定向和功能性神经外科杂志. 2017(03)
[4]帕金森病多模态MRI研究进展[J]. 王凤丽,许亮,刘筠.  国际医学放射学杂志. 2017(03)
[5]帕金森病研究进展[J]. 张丽娟,邵海涛,王跃秀,王晓民.  生命科学. 2014(06)
[6]帕金森病的MRI研究应用进展[J]. 陈燕生,刘兰祥,李彩英.  放射学实践. 2013(02)
[7]帕金森病脑深部灰质核团MR T2值的初步研究[J]. 汤敏,焦俊,沈桂权,魏渝清,洪早云.  临床放射学杂志. 2010(03)

硕士论文
[1]基于多模信息的帕金森症的诊断和预测方法研究[D]. 张健.深圳大学 2017



本文编号：3260917