计算机视角下阿尔茨海默病在脑皮层厚度中的集成分类方法研究

本文是一篇计算机论文，本篇论文分别针对 MCI 和 NC 两类人群的磁共振脑影像进行分析研究，通过曲面形态学分别计算出两类人群的大脑皮层厚度的信息，利用机器学习的方法对大脑皮层厚度的数据进行分类研究，从而可以有效的对两类人群进行分类，这将有助于实现阿尔茨海默疾病的自动诊断。

第一章  绪论

1.1  背景介绍
阿尔茨海默疾病（Alzheimer disease, AD）最早是在 1906 年被首次发现，该疾病是一种隐匿起病并伴随进行性恶化或者是以持续性智力衰退为特征的神经变性病。在此之前的 100 多年当中，阿尔茨海默疾病一直被误认为是一种人体正常衰老的现象，从没有将其和疾病联系在一起，人们认为人类在衰老后难免会出现一些生理和心理上的问题。后来随着医学的发展，研究人员发现健康老年人的大脑与阿尔茨海默疾病患者的大脑之间存在显著的差别，同时也发现该疾病会对人体大脑造成实际的生理病变。这些病变对大脑所造成的损伤将会导致我们的记忆力越来越差、精力变得难以集中，特别是阿尔兹海默疾病发展到晚期阶段将会对我们的生命造成严重威胁，就目前来说这种疾病对我们人类依然是非常致命的。
虽然现在人类依然面临很多疾病的威胁，但是我们也针对多数疾病研究出了相应的治疗方案，不过对于治疗阿尔茨海默疾病的相关研究却依然是一片空白。这种疾病对患者自身的伤害非常大，因为该疾病在发展过程中存在一个自然的病程，即使完全不加以治疗也会存活六年到七年，有的甚至可以维持十几年。该疾病会导致患者连生活中的琐事都记不清楚，造成过早丧失人格、丧失社会生活的能力、丧失他个人可能还会有的价值，更重要的是这将会给整个家庭带来很多照顾上的负担。目前我们并没有像了解其他疾病一样了解阿尔兹海默疾病的发病原理，而且对于研究该疾病所投入的时间和资金都相对较少。从数据的统计上来看，每年因阿尔茨海默疾病死亡的人数与因癌症死亡的人数持平。虽然这种疾病如此可怕，但是却并没有引起我们广泛的关注。
阿尔兹海默疾病的主要发病原因是脑萎缩，造成脑萎缩的病因目前仍然没有找到。从 1906 年到现在医学取得了巨大的发展，借助于科学和医学的发展，目前很多疾病都在被慢慢的攻克。现在我们可以利用化疗、放疗等手段对癌症进行治疗，也可以通过手术的方式进行人体器官的移植，甚至还可以通过人体干细胞实现组织的再生等等。但是在阿尔茨海默疾病的治疗我们仍然停留在 100 年以前的水平，虽然现在我们对该疾病的认识相比以前有了更加的深入了解，但是依然还没有找到可以完全治愈该疾病的治疗方案。
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1.2  目前对阿尔茨海默疾病的研究进展
根据最新统计，全世界约有 4000 万名阿尔茨海默疾病患者，仅在我国就有超过 500万名 AD 患者，约占全世界患病人数的 1/4。据调查，该疾病的患病人数每年均有递增的趋势，预计到 2050 年全世界该疾病的患病人数可能将会扩大到 15000 万。
过去我们对于阿尔茨海默疾病的了解一无所知，甚至连该疾病对大脑造成的损害都不明确。得益于现在医学的发展以及科学技术的进步，我们对阿尔兹海默疾病的研究也有了突破性的进展。研究中发现在患有阿尔茨海默疾病的老年人的大脑内一般会出现两种生理病变：这两种病变分别是由β淀粉样蛋白组成的老年斑和由τ蛋白组成的神经元纤维缠结。众所周知，我们的大脑是由许多的神经元组成，它们通过复杂的神经网络彼此连接，如果大脑内的神经元网络出现病变将会严重影响大脑的各项生理机能。
神经元纤维缠结在大脑内的扩散方式与老年斑在大脑内的发展途径不尽相同。对于神经元纤维缠结来说，一般最早会出现在大脑中的海马区，该脑区主要负责记忆和学习，这也解释了为什么阿尔茨海默疾病患者在发病前期会表现出记忆力下降的原因。然后神经元纤维缠结会逐渐扩散至全脑，整个过程是呈“离心性发展”。神经元纤维缠结的扩散过程会导致脑萎缩，并引起全脑的功能障碍。通过临床观察可以发现，病变在大脑中的扩散过程与患者的临床表现也息息相关。比如患者在最早期首先会表现为记忆力开始下降，然后出现言语表达障碍、面容失认以及身体的行动能力下降等问题。对于老年斑来说，其发展顺序与前者不同。老年斑最早出现在大脑皮层，然后逐渐扩散到海马区，最终遍布全脑。老年斑在大脑中的扩散过程呈“向心性发展”，而且老年斑的扩散过程与疾病的临床表现并无明显关联。老年斑和神经元纤维缠结二者如影随形，都是引起阿尔茨海默疾病的重要原因素，对于二者来说具体是哪一种病变出现得最早，目前并没有一个统一的结论。
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第二章  磁共振成像技术以及脑影像的处理

2.1  磁共振成像技术简介
磁共振成像实际上是医学影像学的一种检查技术，其最早于 1981 年开始应用于医学。随着磁共振成像技术的出现与发展，我们可以保证在没有辐射伤害的前提下获取到人体内部结构的详细诊断图谱，也可以通过磁共振成像技术来获取到人体生理代谢等方面的信息，医生可以通过观察这些磁共振影像来发现病变和诊断疾病。
磁共振成像技术之所以能够在临床上得到广泛的应用，是由于其图像的特点和优势所决定的。磁共振成像的两种基本优势为如下两个方面：
（1）磁共振成像有多参数成像的能力。磁共振成像能够反应出组织结构中很多不同方面的特性，这使得磁共振成像对解剖结构的分辨能力非常强，同时对病变组织的发现也非常敏感。
（2）磁共振成像具有在不同方位成像的能力，磁共振成像得到的是断层的图像，而且可以在任意方位进行断层，我们可以获取到临床上使用最多的横断面、矢状面、以及冠状面的图像。通过多方位的成像，我们可以更加准确的定位病变的空间位置，同时也能够更好的分辨病灶的起源，这将对疾病的诊断非常有帮助。除此之外，磁共振成像还有助于显示病变与邻近结构的关系，为我们对疾病的早期诊断以及临床的治疗提供了很多的参考意义。
鉴于磁共振成像的各种优势，使得磁共振成像技术被广泛的应用于人体各大组织系统的疾病诊断当中，特别是在中枢神经系统的疾病治疗上。比如临床中使用磁共振设备对颅脑、脊柱、脊髓病变等疾病进行诊断和治疗，磁共振成像技术帮助我们在大脑疾病的研究与探索不断做出新的突破。
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2.2  大脑磁共振影像的处理过程
在这一小节当中，我们将主要介绍怎样从大脑磁共振影像中获取到实验所需要的数据。获取到实验数据以后，我们可以选择 Matlab 或者其它数据分析软件对数据进行研究分析。在本篇文章当中，我们分别使用 MCI 患者以及 NC 正常对照组两组人群的实验数据。这些数据都是在被试的大脑磁共振影像的基础上经过数据处理所得到的，具体的处理流程我们可以从图 2-4 中得到全面的了解。

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第三章  MCI 及 NC 在大脑皮层厚度上的分类研究 ..................... 15
3.1  基于 T 检验的无关特征排除方法 .............................. 15
3.2  基于凝聚层次聚类的离群点检测 ................... 29
第四章  实验过程分析 .............................. 40
4.1  实验的数据来源........................ 40
4.2  实验设计与结果分析 ...................... 41
第五章  结束语 ........................... 49
5.1  本文工作总结 ...................... 49
5.2  未来工作展望 ............... 49

第四章  实验过程分析

4.1  实验的数据来源
阿尔茨海默疾病在临床上具体表现为发病年龄、进展程度、神经心理损伤模式和非认知神经精神症状发生的不同，而且相比男性来说阿尔茨海默疾病在女性身上的患病概率要比男性更高，因此阿尔茨海默疾病与患者的年龄以及性别有紧密的关联，特别要说明的是高龄是 AD 疾病最重要的影响因素。在 60 岁以上的老年人群当中，年龄每增长五岁就会增加一倍的患病率，90 岁以上患病率高达 50%。因此在本次信息采集实验的过程中要对被试的年龄进行严格的要求，需要选取不同年龄段的被试以确保样本可以具有代表性。本文实验所采用的数据均下载自 ADNI（Alzheimer’s  Disease  Neuroimaging Initiative）公共数据集，对采集的大脑图像信息经过数据预处理之后获得 204 名被试数据。其中实验组被试数目为 104 名，均为 MCI 患者，包含 58 名男性被试，46 名女性被试，年龄在 62-89 岁之间。对照组被试数目为 100 名，均为正常健康人，包含 51 名男性被试，49 名女性被试，年龄在 61-87 岁之间。本次实验组被试的 MMSE 得分在 25.5 到28.9 之间，对照组被试的 MMSE 得分在 28.2 到 30.2 之间。
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第五章  结束语

5.1  本文工作总结
迄今为止，国内外均对 MCI 的早期诊断进行了大量的研究，AdaBoost 集成学习方法也在阿尔茨海默疾病的分类中得到广泛的应用。通过对大脑皮层厚度的结构磁共振图像进行研究可以有效的识别 NC 及 MCI 患者，这不仅有助于对阿尔茨海默疾病早期影像学的诊断，而且可以为该疾病的早期预防与治疗提供有效的依据。
在数据分析过程当中确保数据可靠是我们进行数据分析工作的前提，数据是否真实、是否能够反映样本的真实状态都是我们最为关注的问题，如果实验数据不够准确那么做再多的努力也是徒劳。由于受现实条件的限制，在数据的采集过程当中可能会受到各种因素的影响，而且数据在处理过程当中也可能会产生一定的数据变异，任何外界因素的影响都可能会造成实验数据与真实情况产生误差。受以上因素影响的数据可能不能够如实的反映出样本本身的特性，如果对这些被污染的数据进行训练学习将会影响到我们对整个数据集的分析研究。针对这个问题本文采用了 T 检验与异常样本的离群点检测方法来识别数据集中的异常样本，从而提高研究数据的真实性。
本篇论文采用 Ada Boost 集成分类方法对数据进行分类。正如前文所说，集成分类方法本身的缺点会导致数据在分类过程中很容易因异常样本的影响而造成分类准确率下降。为了解决这个问题本文提出了对异常样本的检测方法。通过两组的对比实验我们也可以看出，论文中的方法在准确性以及稳定性等方面都具备一定的可靠性，特别是在将数据进行了特征选择之后分类准确率提升得更为明显。但是由于受研究样本数量的限制导致无法确认实验结果是否存在偶然性，因此还需要在扩大样本数量的基础上进行更加深入的研究。
参考文献（略）