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阿尔茨海默症的影像遗传学建模算法研究与开发

阿尔茨海默症的影像遗传学建模算法研究与开发

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作者：刘洋吉林大学

学位级别：硕士

阿尔茨海默症(AD)是一种多发于老年人的神经系统退行性疾病,患者表现出各个方面的痴呆症状,严重影响患者的生活能力,甚至威胁到生命。轻度认知障碍(MCI)是AD的前期,介于正常衰老和AD之间。由于AD的病情发生潜隐,病程长,患者出现明显症状... 详细信息

阿尔茨海默症(AD)是一种多发于老年人的神经系统退行性疾病,患者表现出各个方面的痴呆症状,严重影响患者的生活能力,甚至威胁到生命。轻度认知障碍(MCI)是AD的前期,介于正常衰老和AD之间。由于AD的病情发生潜隐,病程长,患者出现明显症状时,往往已经到达了AD的晚期,无法有效的治疗疾病。并且由于AD的最早症状,如短期记忆丧失和偏执怀疑,经常被误认为与衰老和压力有关,或与其他脑部疾病引起的症状混淆,AD早期的准确临床诊断仍然十分重要。在阿尔茨海默症的相关研究中,患者的患病阶段通常被分为健康正常对照(NC),轻度认知障碍(MCI)和阿尔茨海默症(AD)三类。核磁共振成像(MRI)这一神经成像模式被广泛应用于AD的二分类、多分类及其它研究中。同时,最近全基因组关联研究(GWAS)数据已被用于表征AD的几种潜在遗传风险因素。因此,从影像遗传学的角度,将MRI数据与GWAS数据相结合,从而更准确的确定患者的分期是本文的最大目标。本文所做的主要工作如下:首先,我们使用FreeSurfer对阿尔茨海默症神经影像学倡议(ADNI)数据库提供的标准磁共振影像(MRI)数据进行预处理,然后分别对每个脑区截取二维图像,并提取各脑区的灰度分布,解剖参数与Triz特征,进行合并后作为MRI部分的特征。接着我们采用t检验与SVM-RFE相结合的特征选择方法进行特征选择。我们采用八种常见的分类模型来对得到的MRI特征进行模型训练与评估。我们也进行了性别差异性分析,以此来证明在AD中性别因素影响巨大,同时将男女性别的样本分开进行三分类模型的建立,并进行了性别互补的实验。结果显示,分性别建模带来了较大的性能提升。接着,我们采用ADNI数据库提供的单核苷酸多态性(SNP)数据,对其进行建模。而后针对多模态的数据融合问题,提出了前期和后期两种不同的数据融合方案,将磁共振影像与SNP数据进行融合建模,并且也进行分性别建模。实验结果显示,通过融合了SNP的数据,我们的NC-MCI-AD分类性能得到了提升,与其他的研究结果进行对比,我们的算法准确率更高。

关键词：阿尔茨海默症核磁共振成像全基因组关联研究影像遗传学疾病多分类

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