[發明專利]基于3D卷積神經網絡的阿爾茨海默癥的預判斷方法

有效

• 申請號: 202011551593.2
• 申請日: 2020-12-24
• 公開（公告）號: CN112674720B
• 公開（公告）日: 2022-03-22
• 發明（設計）人: 袁榕澳;郭延芝;王聰;劉一靜;胡際帆
• 申請（專利權）人: 四川大學
• 主分類號: A61B5/00
• 分類號: A61B5/00
• 代理公司: 北京眾合誠成知識產權代理有限公司 11246
• 代理人: 戚星

本發明公開了基于3D卷積神經網絡的阿爾茨海默癥的預診斷方法，包括如下步驟：S1：選取數據集：采用ADNI數據庫，選擇MRI和DTI圖像數據；S2：數據預處理：對所選擇的MRI和DTI圖像數據進行預處理；S3：基于CNN的DL方法，具體步驟包括：3D卷積；采用批量正則化技術采用線性整流函數作為激活函數；3D池化，S4：建立網絡體系結構；S5：實現與性能評估，DTI數據的加入可以提升診斷的準確度，而且DTI圖像數據的采集同MRI圖像一樣，來自同一系統的同一參數掃描得到，因此同樣具有低成本，無創傷，易獲得的特點，在臨床應用中容易推廣。

技術領域

本發明涉及疾病預測技術領域，具體為基于3D卷積神經網絡的阿爾茨海默癥的預判斷方法。

背景技術

阿爾茨海默病(AD)是一種不可逆的進行性神經退行性疾病，伴有進行性腦細胞死亡和腦體積縮小(Ewers等人，2011年)。據估計，全世界大約75％的癡呆患者屬于阿爾茨海默病(Holtzman等人，2011年)，全世界有超過3000萬人受到影響(Barnes和Yaffe，2011年)。Delphi一致性研究預測，到2020年，AD患者數量將增至4230萬，2040年將增至8110萬(Ferri等人，2005年)。阿爾茨海默病的治療相當困難，目前尚無明確有效的治療方法。輕度認知功能障礙(MCI)是介于正常對照組(NC)和AD之間的一種中間狀態，常分為早期MCI(EMCI)和晚期MCI(LMCI)。隨著時間的推移，EMCI趨于穩定，發生AD的風險較小，但LMCI在三年內發展成AD的機會要大得多。由于MCI是認知功能發生明顯變化的早期狀態(Petersen和Roberts，2009)，及時、準確地診斷MCI對AD尤其是LMCI患者的預防和治療具有重要意義。

目前，已有多種影像學圖像用于尋找AD和MCI的生物標志物。例如，磁共振成像(MRI)可以形成人腦圖像，以便跟蹤大腦結構的變化以及AD病理學中神經變性方面不可避免的萎縮(Ridha等人，2006年)。正電子發射計算機斷層掃描(PET)是通過病變對顯像劑的吸收來反映代謝變化，從而為疾病的生物代謝提供臨床信息。擴散張量成像(DTI)是一種基于水分子運動方向的MRI的特殊形式。對水的擴散束描記術的解釋推斷出腦中纖維束從體素到體素的組織結構連續性(Maggipinto等人，2017)。基于MRI的研究主要是為了檢測患者灰質萎縮的變化，幾乎所有用于AD計算診斷的預測方法都基于MRI和PET(Dukart等人，2011；Mattsson等人，2019；Wang等人，2016)。然而，研究表明，AD不僅表現在灰質萎縮，而且在白質受損。由于白質結構均一，MRI不能突出顯示白質的變化。DTI通常被用作研究白質纖維束的成像工具，以便識別與大腦有關的疾病。基于DTI的研究可以跟蹤和量化水沿著白質纖維束的擴散，從而提供關于其完整性的有用信息(Maggipinto等人，2017)。最常用的DTI指標是分數各向異性(FA)和平均擴散速率(MD)，它們提供了組織微觀結構的更詳細的細節。Nowrangi等人的研究結果。(Nowrangi等人，2013)已經表明，DTI是對AD、MCI和NC進行分類的一個不可或缺的特征，但MD-DTI比FA-DTI更能反映大腦結構的變化。此外，先前的研究已經證明，融合不同模式的圖像信息有助于區分AD/MCI患者和中樞神經方法(Dukart等人，2011年；Liu等人，2015年)。此外，臨床數據是判斷AD癥狀的有用線索。本發明首先將MRI、MD-DTI圖像和臨床數據三種特征類型進行融合，研究MCI和AD。