基于圖像信息融合的阿爾茨海默氏癥計(jì)算機(jī)輔助診斷算法研究.pdf

1、阿爾茨海默病通常起病隱匿，病程緩慢且不可逆，臨床上以智能損害為主。由于腦細(xì)胞損傷和死亡具有不可逆性，而醫(yī)學(xué)界迄今仍未找到能有效治療該病癥的方法，因此阿爾茨海默病的早期診斷和前期預(yù)測(cè)變得尤為重要。隨著神經(jīng)影像學(xué)的發(fā)展和成熟，影像技術(shù)在腦部病變的輔助診斷中起到了越來(lái)越重要的作用。本文針對(duì)基于圖像信息融合的阿爾茨海默氏癥計(jì)算機(jī)輔助診斷算法問題展開研究。
　　 針對(duì)MRI或PET單模圖像對(duì)阿爾茨海默病分類正確率不高的問題，本文提提出一種

2、MRI和PET3D圖像信息融合方案，實(shí)現(xiàn)與阿爾茨海默病密切相關(guān)的腦部區(qū)域的準(zhǔn)確分割，有助于AD疾病的預(yù)防及早期診斷。該方案主要包括:獲取研究對(duì)象、圖像配準(zhǔn)、圖像信息融合、特征提取和特征分類5個(gè)部分。
　　 本文所有的數(shù)據(jù)都來(lái)自于ADNI數(shù)據(jù)庫(kù)，選取健康個(gè)體及患病個(gè)體共87個(gè)，年齡段分布在60-90歲之間，下載的數(shù)據(jù)包括個(gè)體的PET圖像及對(duì)應(yīng)的MRI圖像。
　　 對(duì)于圖像配準(zhǔn)問題，由于圖像配準(zhǔn)的質(zhì)量是決定圖像特征數(shù)據(jù)的完整

3、度及準(zhǔn)確性的關(guān)鍵因素，所以使用適當(dāng)?shù)膱D像配準(zhǔn)方法至關(guān)重要。本文在線性配準(zhǔn)中使用了仿射變換;在非線性配準(zhǔn)中使用了Log-Domain-Demons配準(zhǔn)。經(jīng)過線性變換及非線性變換后的圖像在大小、空間位置、方向及紋理細(xì)節(jié)上都得到了較高的匹配，為后續(xù)的分割及特征提取打下了基礎(chǔ)。
　　 對(duì)于圖像信息融合問題，由于我們配準(zhǔn)的精度較高，因此這里直接采用像素級(jí)融合中的加權(quán)平均法對(duì)MRI和PET3D圖像進(jìn)行融合，即對(duì)配準(zhǔn)后的MRI圖像和同一個(gè)體的

4、PET圖像的每個(gè)體素灰度值加權(quán)平均，并對(duì)不同權(quán)系數(shù)的融合結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比。
　　 對(duì)于特征提取問題，本文在MRI圖像特征采集上，即不計(jì)算組織密度值，也不直接使用灰度值，而是利用圖像間配準(zhǔn)的形變場(chǎng)，形變場(chǎng)對(duì)解剖結(jié)構(gòu)差異的描述更直觀更準(zhǔn)確。在提取PET圖像特征時(shí)，我們先將其互配準(zhǔn)到同一個(gè)體的MRI圖像上，這樣提取出的PET圖像特征既反應(yīng)了腦結(jié)構(gòu)差異，又反應(yīng)了PET圖像本身具有的功能信息，使得對(duì)AD病理的分析更加準(zhǔn)確。
　　 對(duì)