基于癡呆癥磁共振影像數(shù)據(jù)挖掘的腦年齡檢測(cè)方法研究.pdf

1、近年來(lái)，神經(jīng)影像技術(shù)越來(lái)越廣泛的應(yīng)用在癡呆早期診斷中，其中MRI具有分辨率高、無(wú)需對(duì)比劑、無(wú)輻射、價(jià)格便宜等優(yōu)勢(shì)，且能定量反應(yīng)腦組織的結(jié)構(gòu)和功能變化、反應(yīng)代謝物濃度，在癡呆早期診斷中取得了良好的效果。MRI的應(yīng)用主要是基于其肉眼可見的信息進(jìn)行輔助診斷，除肉眼可見的變化之外，MR圖像還包含了肉眼不可見的變化，而這些變化常常表征了疾病更為本質(zhì)的演化情況，為病癥診斷提供了更實(shí)質(zhì)的信息，有利于獲取更高質(zhì)量的早期MR影像標(biāo)記物。
　　腦年齡

2、就是其中有代表性的影像標(biāo)記物。目前相關(guān)研究均采用了實(shí)際年齡作為年齡檢測(cè)模型的標(biāo)簽，通過(guò)最小化模型估計(jì)的年齡與實(shí)際年齡的差距來(lái)訓(xùn)練檢測(cè)模型。這一思路與“AD癥形成本質(zhì)上是加速老齡化”這一研究假說(shuō)存在一定偏差。既然AD癥不同階段實(shí)際年齡與腦年齡差異不同，那么對(duì)于AD癥不同狀態(tài)均采用實(shí)際年齡作為標(biāo)簽訓(xùn)練檢測(cè)模型就不可避免存在偏差，而這一偏差可以避免。
　　基于此，本文對(duì)腦年齡在癡呆癥的診斷應(yīng)用作了進(jìn)一步研究，旨在改進(jìn)腦年齡的檢測(cè)效果，因

3、此本文不僅將現(xiàn)有腦部年齡算法用于 AD病腦年齡檢測(cè)中，并提出了一種新的面向 AD診斷的腦部病理年齡檢測(cè)算法。此外，本文還將兩種腦年齡檢測(cè)算法用于皮質(zhì)下缺血性血管型癡呆（Subcortical ischemic vascular dementia， SIVD）的研究中。本文的主要工作如下：
　?、傺芯坎?shí)現(xiàn)了基于腦MR圖像的AD癥腦部年齡檢測(cè)算法。
　?、谘芯坎⑻岢隽嘶诳煞中跃嚯x判據(jù)和支持向量回歸機(jī)(Support vect

4、or regression，SVR)的AD癥腦部病理年齡檢測(cè)算法，該算法將實(shí)際年齡與年齡偏差之和用作SVR模型訓(xùn)練的標(biāo)簽；設(shè)計(jì)基于距離準(zhǔn)則的適應(yīng)度函數(shù)，將類間方差與類內(nèi)方差之比作為新的適應(yīng)度函數(shù)，代替現(xiàn)有算法中估計(jì)的腦部年齡與實(shí)際年齡之間的差值。
　?、垩芯坎?shí)現(xiàn)了基于PCA和Fisher LDA的SIVD癥腦部年齡檢測(cè)算法，對(duì)比分析了特征壓縮以及線性和多項(xiàng)式兩種核函數(shù)對(duì)腦部年齡檢測(cè)的影響。
　?、苎芯坎⑻岢隽嘶诳煞中跃嚯x

5、判據(jù)和SVR的SIVD癥腦部病理年齡檢測(cè)算法。該算法將實(shí)際年齡與年齡偏差之和用作SVR模型訓(xùn)練的標(biāo)簽；設(shè)計(jì)基于距離準(zhǔn)則的適應(yīng)度函數(shù)，將類間方差與類內(nèi)方差之比作為新的適應(yīng)度函數(shù)，代替現(xiàn)有算法中估計(jì)的腦部年齡與實(shí)際年齡之間的差值。
　　本文基于腦MR圖像分別對(duì)AD和VD癥進(jìn)行腦年齡檢測(cè)，研究分析了腦年齡對(duì)癡呆癥早期診斷的影響，不僅實(shí)現(xiàn)了現(xiàn)有腦部年齡檢測(cè)算法在癡呆癥上的應(yīng)用，還提出了一種新的腦部病理年齡檢測(cè)算法。本文的研究成果為后續(xù)腦年