检索结果-南通市图书馆

作者：马靖博哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

在世界人口老龄化加剧的今天,阿尔兹海默症(Alzheimer’s Disease,AD)已经成为了21世纪威胁人类身体健康和生活质量的最严重的疾病之一。目前,AD疾病只能延缓不能治愈,因而早期诊断尤为重要。现代医学对AD的诊断依赖于临床症状和简易智... 详细信息

在世界人口老龄化加剧的今天,阿尔兹海默症(Alzheimer’s Disease,AD)已经成为了21世纪威胁人类身体健康和生活质量的最严重的疾病之一。目前,AD疾病只能延缓不能治愈,因而早期诊断尤为重要。现代医学对AD的诊断依赖于临床症状和简易智能精神状态检查量表(Mini-Mental State Examination,MMSE),磁共振成像技术(Magnetic Resonance Imaging,MRI)的出现提供了一种非介入式的脑神经疾病检查手段,虽然由此观察到了AD病人脑室增大等现象,但还没有解决AD疾病的量化问题,本研究基于磁共振弥散成像,针对与AD相关的大脑结构,研究了从结构到性状的量化特征,构建了AD的神经指纹,为未来AD疾病的研究奠定了科学基础。首先,AD在神经影像上没有肉眼可见的病灶,对AD的MRI图像进行量化分析就需要基于大脑的各组织结构进行具体的分析,因此,对大脑组织结构的准确且细致的分割显得尤为重要。本课题与美国约翰霍普金斯大学的神经影像实验室合作,采用了目前脑神经影像分割领域顶尖的基于多脑图谱的磁共振T1结构图像自动分割方法,提出了一种将T1结构图像分割结果映射到MRI其它功能参数图像的方法,实现了多种功能参数图的分割,为基于多模态参数图的神经指纹研究奠定了基础。其次,在实现多种功能参数图像分割的基础上,提出了一种构建AD的神经指纹的方法。针对重点脑结构区域,我们从多个角度对功能参数图像进行了量化分析,并结合可能存在的病理变化对这些量化结果进行了分析,最后融合各种方法的量化分析结果,提出了能够反映AD疾病特性的量化方法,构建了具有代表意义的AD神经指纹。本文的研究成果表明了基于磁共振多模态功能参数图构建AD神经指纹的潜力,为针对AD的更全面的研究奠定了科学基础,为量化AD的特性,构建AD的神经指纹提供了一种技术方案。

关键词：磁共振影像阿尔兹海默症图像分割神经指纹模式识别

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基于磁共振图像的阿尔茨海默病神经指纹研究

基于磁共振图像的阿尔茨海默病神经指纹研究

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作者：李恒通哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

随着全球逐步步入老龄化,阿尔茨海默病(Alzheimer Disease,AD)渐已成为当今社会威胁人类身体健康、家庭生活质量和社会良性发展的最为严重的疾病之一。但是鉴于目前阿尔茨海默病只能延缓无法做到完全治愈,因此对于阿尔茨海默病的早期诊... 详细信息

随着全球逐步步入老龄化,阿尔茨海默病(Alzheimer Disease,AD)渐已成为当今社会威胁人类身体健康、家庭生活质量和社会良性发展的最为严重的疾病之一。但是鉴于目前阿尔茨海默病只能延缓无法做到完全治愈,因此对于阿尔茨海默病的早期诊断也就愈发重要。目前对于AD的诊断仍然依赖于临床症状和专业医师的主观判断,磁共振成像技术(Magnetic Resonance Imaging,MRI)的出现提供了一种非介入式的无创脑疾病检查方式。虽然目前利用MRI观察AD患者发现了诸如海马体积变化等现象,但由于多脑区图像的分割精度过低,因此尚未完全解决AD的特征量化问题。本研究基于多脑图谱自动分割,从图谱预选择方法出发,完成对弥散张量图像的分割并研究感兴趣区域的纹理特征,利用所选脑结构和纹理特征构建AD神经指纹模型,为AD的研究提供新的思路。由于AD在影像学上没有显著的病灶区,对AD的MR图像量化分析时就需要针对大脑的各组织结构进行具体研究,因此,对于大脑组织结构进行准确的分割也就显得尤为重要。针对目前分割精度最高的基于多图谱的图像分割结果精度尚有提升空间的现状,本文在多图谱图像分割方法的图谱选择阶段,提出了两种新的图谱预选择方法,一种是利用侧脑室结构标签进行图谱预选择,另一种是将侧脑室、脑白质、脑灰质以及脑脊液四个结构标签融合为一个新标签图谱进行图谱预选择,并使用约翰霍普金斯大学影像中心的图谱数据库和图像自动分割方法,实现了对于T1脑图像的分割,实验结果表明,本文提出的两种图谱预选方法提高了图像的分割精度的同时缩短了分割时间,为多模态参数图的分割并构建神经指纹奠定了基础。在利用新的图谱预选择方法实现了对T1图像精准分割的基础上,将T1结构图像分割结果映射到弥散张量成像(Diffusion Resonance Imaging,DTI)多模态参数图上,实现了对多模态参数图的精准分割。针对目前已有AD的量化特征不明显的现状,本文选取AD患者脑结构性状发生改变的28个重点区域,提取了13个纹理特征并利用过滤法进行特征筛选,最终针对三类多模态参数图确定了10个特征和23个感兴趣区域,构建了具有显著意义的AD神经指纹模型。本文的研究成果表明了通过改进图谱预选择方法可以有效提高多图谱磁共振图像的分割精度,同时验证了结合多模态参数图提取纹理特征构建神经指纹的可行性,为针对AD进行更全面的研究奠定了科学基础。

关键词：磁共振影像阿尔茨海默病图谱预选择神经指纹

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基于静息态功能磁共振成像的阿尔茨海默症神经指纹研究

基于静息态功能磁共振成像的阿尔茨海默症神经指纹研究

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作者：毛帅哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

最近几年来,随着人群感染率年复一年的升高,阿尔茨海默症(Alzheimer Disease,AD)已经成为了人类健康的首要威胁之一。传统的AD诊断主要依靠医生问诊,简易智力状态检查量表等手段,不够精确,容易误判从而贻误治疗时机。AD的早期诊断对于... 详细信息

最近几年来,随着人群感染率年复一年的升高,阿尔茨海默症(Alzheimer Disease,AD)已经成为了人类健康的首要威胁之一。传统的AD诊断主要依靠医生问诊,简易智力状态检查量表等手段,不够精确,容易误判从而贻误治疗时机。AD的早期诊断对于病人来说非常重要,因为一旦出现明显症状,往往已经错过时机,没有办法再进行有效的治疗。及早确诊,及早治疗能够有效提高病人的生活质量,延缓病程。静息态功能磁共振成像(The resting-state functional magnetic resonance imaging,rs-f MRI)是一种可靠的新型磁共振成像技术,这种成像方法能够反映人脑在静息状态下的脑内神经活动情况,我们可以通过量化方法对成像数据进行特征提取,从而根据磁共振数据区分出某一个受试者是正常人还是病人,达到早期诊断的效果。本文基于静息态功能磁共振图像开展了全面的特征提取研究。针对目前学界的研究往往只关注磁共振数据单方面特征这一状况,本文全面联合脑功能网络与局部一致性(regional homogeneity,Re Ho)、低频振幅(amplitude of low-frequency fluctuation,ALFF)等参数模型进行了特征构建与筛选。在实验中,我们首先提取了每个样本磁共振数据中所有体素的局部一致性和低频振幅参数,然后依据大脑分区模板对体素数据进行脑区划分,把脑区参数均值和方差作为特征分量。之后构建了被试大脑的功能连接网络,并用图论的方法进行网络分析,提取出特征参数。本文对比了不同模式识别方法的分类性能,试图选择出适用于小样本的最佳分类器进行下一步特征筛选的实验。结果显示,构造原理相对简单的朴素贝叶斯方法和线性核函数的支持向量机针对测试集的分类效果比较好,而线性核支持向量机更胜一筹,作为最优分类器参与下一步的特征选择实验。本文提出了一种线性核函数支持向量机(Support Vector Machine,SVM)与Fisher score算法相结合进行磁共振神经指纹构建的方法,并在此方法的基础上完成了AD功能磁共振神经指纹的提取工作,线性核支持向量机在此神经指纹特征集上的识别准确率为100%。此方法首先计算每个特征的Fisher score,并据此对所有特征分量排序,之后与支持向量机相结合,最终找到分类识别效果最佳的点,构建了最优的特征子集。

关键词：阿尔茨海默症磁共振成像特征提取神经指纹

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基于图卷积神经网络汽油单体烃辛烷值的预测

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石油炼制与化工 2021年第7期52卷 82-87页

作者：崔晨何杉吕文进张霖宙周祥中国石化石油化工科学研究院北京100083 中国石油大学(北京)重质油国家重点实验室

基于图卷积神经网络的神经指纹方法,引入了池化操作,建立了改进的神经指纹方法;进而采用改进的神经指纹法建立了汽油单体烃辛烷值的预测模型,作为对分子级汽油辛烷值调合模型的支撑。通过用单体烃沸点和临界温度数据集对预测模型进行验... 详细信息

基于图卷积神经网络的神经指纹方法,引入了池化操作,建立了改进的神经指纹方法;进而采用改进的神经指纹法建立了汽油单体烃辛烷值的预测模型,作为对分子级汽油辛烷值调合模型的支撑。通过用单体烃沸点和临界温度数据集对预测模型进行验证,发现池化操作的引入对神经指纹法的预测能力有明显提升,改进神经指纹法模型可自动选取对辛烷值有利和不利的结构特征,双键结构对单体烃马达法辛烷值的影响比芳环结构的影响更大。该预测模型对研究法辛烷值和马达法辛烷值的预测达到了同等水平,取得了良好的预测效果。

关键词：图卷积神经网络神经指纹辛烷值汽油

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