基于谱聚类的mci影像学分类特征研究与应用

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1、万方数据声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在指导教师的指导下，独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名：盘皇蔓日期：w1271，g．I乙关于学位论文使用权的说明本人完全了解太原理工大学有关保管、使用学位论文的规定，其中包括：①学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件：②学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文；③学校可允许学位论文被查阅或借阅；④

2、学校可以学术交流为目的，复制赠送和交换学位论文；⑤学校可以公布学位论文的全部或部分内容(保密学位论文在解密后遵守此规定)。签名：起玺銎日期：如心6．72导师签名：杜：查．日期：盈[坚。&。』羔万方数据太原理工大学硕士研究生学位论文基于谱聚类的Mcl影像学分类特征研究与应用摘要轻度认知障碍(MCI)是介于正常衰老和阿尔茨海默病(AD，老年痴呆)之间的一种中间状态，很容易转化为老年痴呆，因此MCI的早期研究是降低老年痴呆的关键，成为了当前的研究热点，具有重要的研究意义。任务态下血氧水平依赖的功能磁共振成像(BOLD．fMRI)作为一种无侵入的技术，将血

3、氧浓度的变化作为一种对比剂避免大脑受到损伤，可对大脑进行可靠和准确定位。BOLD．flVIRI具有高复杂性和高维等特点，谱聚类可以在任意样本空间上聚类，得到很好的聚类结果，因此本文利用改进的谱聚类算法对BOLD．fMRI进行数据降维，提取有显著差异的模式，得到MCI和正常人有差异的激活体素，构造分类矩阵，得到分类模型，为MCI的检测和诊断提供一定的参考价值，主要工作如下：1，详细介绍传统谱聚类算法和Nystr6m自适应谱聚类算法，针对两种算法应用到BOLD．fMRI数据集上出现的问题在传统谱聚类算法基础上做了三方面改进，分别是相似矩阵的构造，聚类分

4、组数K值的确定和内存溢出。2，获取BOLD—flVIRI实验数据集，利用DPARSF对数据预处理，多次测试选取合适的脑模板和基线值提取BOLD变化率。3，分别用传统谱聚类算法、Nystr6m自适应谱聚类算法和改进的谱聚类算法对大脑激活体素的聚类，提取有显著差异的BOLD变化模式。针对BOLD—fMRI数据集聚类效果没有确定的评价标准，本文通过BOLD变化模万方数据太原理工大学硕士研究生学位论文式的显著差异和提取的激活体素对应的脑区位置这两个方面综合评价算法的优劣，然后确定参数的选取。最后对提取的激活体素构造分类矩阵，得到的分类正确率和以往的研究进行

5、对比有所提高，提取的激活体素在以往的研究中也有所报道。关键词：谱聚类算法，MCI，BOLD—fMRI，SVMⅡ万方数据太原理工大学硕士研究生学位论文THERESEARCHANDAPPLICATl0N0FMCIIMAGINGCLASSIFICATIONBASED0NSPECTRALCLUSTERINGABSTRACTMildcognitiveimpairment(MCI)isanintermediatestatebetweennormalagingandAlzheimer’Sdisease(AD)．Itiseasilyconverttodementi

6、aandgivesocialandfamilylifetocreateenormouspressure．Therefore，earlyresearchisthekeytoreducingtheMCIdementia，Ithasbecomeafocusofcurrentresearchandhasimportantsignificance．Bloodoxygenlevel-dependentfunctionalmagneticresonanceimaging(BOLD—tMRI)oftaskstateasanon—invasivetechnology

7、thatmaketheconcentrationchangeofoxygenasacontrastagenttoavoidbraindamage，andthebraincanbereliableandaccuratepositioning．BOLD—fMRIhavehighcomplexityandhighdimensional，spectralclusteringcanclusteringonanyclustersamplespaceandgetagoodclusteringresults．Inthispaper，weadoptanimprove

8、dspectralclusteringalgorithmforBOLD—fMRIdatadimensionalityred