面向神经疾病的多元数据融合分析方法研究

发布时间：2021-12-19 13:26

　　神经性疾病主要是由脑结构和功能变化导致的脑部疾病,而阿茨海默症(Alzheimer’s disease,AD)就是一种常见于老年人的慢性神经退行性疾病,其主要表现为记忆及其他认知功能的不断衰退。目前除了APOE e4等位基因外,阿兹海默症的其他遗传风险因素尚不明确。影像基因组学作为一个新兴的研究领域,通过整合疾病影像数据和基因组数据,挖掘两者之间的联系,发现能够反应基因多态的影像特征,为疾病的早期诊断和治疗提供帮助。本文主要开展阿兹海默症影像遗传学研究,首先分析了不同人群脑灰质体积差异,然后以差异脑区灰质体积作为影像表型构建多重线性回归模型与单核苷酸多态性位点(Single Nucleotide Polymorphism,SNP)进行关联分析。应用基于体素的形态学分析方法,我们对正常对照人群(Nomal Control,NC)、轻度认知障碍(Mild Cognitive Impairment,MCI)和AD三组样本进行两两组间灰质体积比较,结果表明AD组和MCI组相较于NC组在多个脑区有明显的萎缩。其中杏仁核、梭状回、海马旁回和海马在AD的疾病发展变化过程中始终伴随着灰质体积下降,是萎...

【文章来源】： 东南大学江苏省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：73 页

【文章目录】：
摘要
Abstract
缩略语表
第一章 绪论
    1.1 研究背景
        1.1.1 神经性疾病及阿兹海默症
        1.1.2 阿兹海默症相关的生物与医学数据
    1.2 生物组学数据分析与挖掘
    1.3 影像数据分析处理
    1.4 生物组学数据与影像数据融合分析方法
    1.5 研究内容与意义
        1.5.1 研究内容
        1.5.2 研究意义
    1.6 论文结构
第二章 阿兹海默症脑灰质的形态学分析
    2.1 引言
    2.2 数据和方法
        2.2.1 基于体素的形态学分析方法
        2.2.2 SPM工具包
        2.2.3 数据
        2.2.4 数据处理与分析过程
    2.3 结果与讨论
        2.3.1 基于VBM的图像预处理结果
        2.3.2 统计分析结果
        2.3.4 讨论
    2.4 本章小结
第三章 阿兹海默症基因与影像数据关联分析
    3.1 引言
    3.2 数据
        3.2.1 阿兹海默症基因数据
        3.2.2 阿兹海默症影像数据
        3.2.3 基于统计学的关联分析方法
    3.3 结果与讨论
        3.3.1 样本基本信息统计结果
        3.3.2 SNP与关键脑区灰质体积关联分析结果
    3.4 本章小结
第四章 总结与展望
    4.1 总结
    4.2 研究不足
    4.3 展望
附录：SNP位点详细信息
致谢
参考文献
作者简介


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于VBM-Dartel方法对阿兹海默症和轻度认知功能障碍患者的脑组织结构分析 [J]. 蔡洁,周珂,熊刚强,陈兵.  数理医药学杂志. 2015(01)
[2]为更早识别阿尔茨海默病:阿尔茨海默病神经影像学计划简介 [J]. 齐志刚,李坤成,王军.  中国现代神经疾病杂志. 2014(04)



本文编号：3544495