基于磁共振影像腦疾病分類的模式識(shí)別方法研究.pdf_第1頁(yè)
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1、核磁共振成像技術(shù)在腦組織結(jié)構(gòu)及其功能成像中有著廣泛的應(yīng)用,相關(guān)方法繁多、特征豐富、適用疾病廣泛。但從臨床磁共振技術(shù)的諸多方法與不同應(yīng)用中,如何探索出更加適用于腦疾病臨床診斷分類的成像與分析方法,一直是懸而未決的課題,值得進(jìn)行系統(tǒng)性的研究分析。本文研究目的是分析多種磁共振影像模態(tài)、多中心多疾病數(shù)據(jù)下多種特征提取、特征選擇方法和多種分類器實(shí)際應(yīng)用在臨床診斷中的表現(xiàn)和特性,并基于上述經(jīng)驗(yàn)和定性分析提出適合腦影像模式識(shí)別的新型特征提取算法“隨機(jī)

2、結(jié)構(gòu)稀疏算法”,重點(diǎn)從多角度分析各類神經(jīng)科學(xué)與臨床診斷問(wèn)題中模式識(shí)別的實(shí)際效果并提出自己的優(yōu)化設(shè)計(jì)。
  主要研究過(guò)程分為四個(gè)步驟:第一步是將多體素模式識(shí)別方法應(yīng)用在多個(gè)中心的精神分裂癥數(shù)據(jù)中,對(duì)相關(guān)現(xiàn)象和初步結(jié)論進(jìn)行重復(fù)驗(yàn)證,并得出趨向一致性或與數(shù)據(jù)相關(guān)的基本模式識(shí)別技術(shù)應(yīng)用方法論;隨后采用同一機(jī)器下不同疾病、兩個(gè)模態(tài)的數(shù)據(jù)分析基本模式分類效果并探索特征提取的應(yīng)用意義,疾病對(duì)象包括精神分裂癥、抑郁癥、雙相情感障礙,分析模態(tài)包括T

3、1結(jié)構(gòu)圖像和功能磁共振影像。第二步在保證基本模式識(shí)別方法正確率的基礎(chǔ)上,努力探索對(duì)疾病生物標(biāo)記物特征提取的新方法,創(chuàng)新性地采用結(jié)構(gòu)化正則參數(shù)和隨機(jī)化子采樣,并引入非監(jiān)督學(xué)習(xí),提升模式識(shí)別方法分類的效果并優(yōu)化疾病特征的提取,緊接著首次整合上述模型和方法,以LASSO作為稀疏回歸模型算法、結(jié)合結(jié)構(gòu)稀疏和隨機(jī)算法,提出一種全新的特征提取算法“隨機(jī)結(jié)構(gòu)稀疏”。第三步在分子病理和發(fā)病機(jī)制較為明確的帕金森氏癥上,采用新算法和網(wǎng)絡(luò)連接計(jì)算方法對(duì)患者的

4、差異腦區(qū)進(jìn)行了并行分析和討論。
  本文新成果有:1.多中心的模式識(shí)別分類效果具有相似性,不同方法在分類效果上的提升效果也具有部分一致性,且不同模式識(shí)別方法分類效果差異不大;2.在多疾病多模態(tài)分析中發(fā)現(xiàn)不同模態(tài)磁共振數(shù)據(jù)作為基本特征對(duì)不同疾病分類的貢獻(xiàn)不同,有的疾病適合結(jié)構(gòu)像分析,有的則適合功能網(wǎng)絡(luò)分析;3.稀疏模型、非監(jiān)督聚類方法、結(jié)構(gòu)范數(shù)模型、隨機(jī)化方法這些MVPA優(yōu)化特征提取技術(shù)在小樣本分類、區(qū)域敏感性、差異可視化等方面相較

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