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基于多尺度特征融合的阿尔茨海默症MRI图像辅助诊断研究

基于多尺度特征融合的阿尔茨海默症MRI图像辅助诊断研究

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作者：唐境鸿重庆理工大学

学位级别：硕士

阿尔茨海默症是一种进行性神经退行性的疾病,病情会致使人体的记忆和认知功能受损。统计显示,目前全世界有5500多万阿尔茨海默症患者,而我国阿尔茨海默病患者超过1000万,居全球之首,预计到2030年全球AD人数将达到7800万。阿尔茨海默症... 详细信息

阿尔茨海默症是一种进行性神经退行性的疾病,病情会致使人体的记忆和认知功能受损。统计显示,目前全世界有5500多万阿尔茨海默症患者,而我国阿尔茨海默病患者超过1000万,居全球之首,预计到2030年全球AD人数将达到7800万。阿尔茨海默症的病重程度可分为三个阶段:轻度、中度和重度痴呆期。对于重度痴呆期的患者来说,其各项功能受损严重,已完全依赖照护者。所以鉴于病情发展的特殊性,且目前没有可以有效的治愈方法,早期发现AD并用药物治疗延缓病情的发展极为重要且意义重大。本文在研究了国内外研究方法的基础上,通过数据处理、建立模型,提出了基于深度学习的脑部MRI图像辅助诊断系统。研究的主要内容如下:(1)针对阿尔茨海默症开源的众多图像数据选取样本的问题,研究通过KS算法进行优质数据的选取,并且对于选取的样本进行了相关的预处理操作,便于后续模型特征的提取。(2)本文提出了BrMobile网络对脑部切片进行阿尔茨海默症、轻度认知障碍和正常人的三分类任务和三个二分类任务,分别为AD ***,MCI ***,MCI ***。该网络引入了迁移学习和多尺度机制,使用ADNI数据集对构建网络进行训练,在三分类任务(AD,MCI,NC)中分类准确率达到了88%,在三个二分类任务中的准确率分别达到了96.75%,91.80%,90.90%。最后研究进行了消融实验,证明了多尺度机制和迁移学习对模型性能提升的有效性。(3)本文基于ConvNeXt网络和结构重参数化的方法提出一种阿尔茨海默症多分类诊断模型,研究在OASIS数据集进行训练,在三分类任务中,对阿尔茨海默症、轻度认知障碍和正常受试者的分类准确率达到了99.80%,诊断精度99.84%,召回率为99.62%,F1分数为99.77%。研究进行了消融实验和对比实验,证明了模型优化方法和提出的BIn模块对性能的提升。最后研究将提出的模型部署到阿尔茨海默症辅助诊断系统中。

关键词：阿尔茨海默症深度学习脑部切片分类多尺度结构重参数化

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