基于蛋白组学和MRI脑图像纹理的早期阿尔茨海默症预测模型研究
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 1 引言 | 第11-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 阿尔兹海默症早期诊断和预测研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 图像扫描研究 | 第12-13页 |
| 1.2.2 蛋白组学生物标志物研究 | 第13-14页 |
| 1.2.3 多元数据分析研究 | 第14-15页 |
| 1.3 研究意义和目的 | 第15页 |
| 1.4 研究内容 | 第15页 |
| 2 资料与方法 | 第15-24页 |
| 2.1 研究资料 | 第15-21页 |
| 2.1.1 血浆蛋白数据 | 第17页 |
| 2.1.2 MRI图像处理 | 第17-21页 |
| 2.2 高斯过程预测模型 | 第21-22页 |
| 2.2.2 高斯过程分类模型 | 第21-22页 |
| 2.2.3 核函数方法 | 第22页 |
| 2.3 组合核函数策略 | 第22-23页 |
| 2.4 模型分析与评价 | 第23-24页 |
| 3 研究结果 | 第24-35页 |
| 3.1 血浆蛋白筛选结果 | 第25-31页 |
| 3.1.1 血浆蛋白组间比较结果 | 第25-30页 |
| 3.1.2 LASSO回归分析和预测比较 | 第30-31页 |
| 3.2 图像纹理参数与MMSE相关分析 | 第31-32页 |
| 3.2.1 纹理参数组间比较 | 第31页 |
| 3.2.2 纹理参数与MMSE相关分析 | 第31-32页 |
| 3.3 核函数组合模拟 | 第32-33页 |
| 3.4 GPR分类模型比较 | 第33-35页 |
| 3.4.1 基于左右海马纹理建立预测模型 | 第33-34页 |
| 3.4.2 基于血浆蛋白和纹理建立预测模型 | 第34-35页 |
| 4 讨论 | 第35-38页 |
| 4.1 纹理特征与海马病变 | 第35-36页 |
| 4.2 血浆蛋白生物标志物 | 第36-37页 |
| 4.3 预测模型探讨 | 第37-38页 |
| 5 结论 | 第38-39页 |
| 5.1 研究结论 | 第38页 |
| 5.2 创新性与局限性 | 第38-39页 |
| 参考文献 | 第39-42页 |
| 附录 | 第42-60页 |
| 课题综述 | 第60-83页 |
| 参考文献 | 第73-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第84-85页 |
| 个人简介 | 第85页 |
