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《厦门大学》 2017年
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基于迁移学习的阿尔兹海默症转化预测方法研究

沈竞扬  
【摘要】:阿尔兹海默症(Alzheimer's Disease,AD)是目前困扰老年人的重要疾病之一,在老年人群中有着较高的发病率。目前在临床上对于阿尔兹海默症尚无明确有效的治疗方法;但是,阿尔兹海默症的早期发现,对于研究阿尔兹海默症的发病过程并采取适当的措施以延缓病程发展还是具有重要意义。阿尔兹海默症的早期,往往呈现出轻度认知障碍(Mild Cognitive Impairment,MCI),但并不是所有的MCI患者都会发展成AD患者;即使会,也存在着不同的病程发展模式。使用大脑神经影像来预测MCI患者是否会转化为AD患者,是当前AD辅助分析领域的热点问题。本文基于迁移学习的基本思想,使用核磁共振神经影像(MRI Neuroimage)数据,对MCI向AD的转化预测问题进行了初步研究。首先,本文介绍了阿尔兹海默症辅助分析领域的研究现状,并介绍了AD相关数据库、数据类型和MRI处理流程,以及使用的处理工具。本文使用的数据来自ADNI数据库,从中共提取了 821个样本的MRI数据,其中AD、pMCI(渐进的轻度认知障碍)、uMCI(无类标的轻度认知障碍)、sMCI(稳定的轻度认知障碍)、NC(正常人群)等5类数据的人数分别为199、164、130、99、229人。然后,本文研究了基于迁移学习的特征选择和特征变换的基本原理,分别从无监督学习和有监督学习两个角度分析迁移学习方法的优缺点,提出了创新应用或改进措施。(1)在无监督的迁移学习方面,创新地将以稀疏字典学习为基础的自学习方法应用于MCI到AD的转化预测问题中;(2)在有监督迁移学习的基础上,加入无类标的数据,提出一种改进的K近邻算法来标定这些无类标的数据,实现了一种新型的半监督迁移学习特征选择方案。最后,使用了支持向量机以及改进的直推式支持向量机对MCI进行了转化预测分类,取得了较好的结果,验证了迁移学习在MCI转化AD预测问题中的适用性。
【学位授予单位】:厦门大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:R749.16;TP391.41

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
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【二级参考文献】
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