| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 缩略词表 | 第9-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-20页 |
| 1.1 引言 | 第13页 |
| 1.2 阿尔茨海默症 | 第13-17页 |
| 1.2.1 阿尔茨海默症介绍 | 第13-14页 |
| 1.2.2 大脑结构及功能 | 第14-16页 |
| 1.2.3 阿尔茨海默症研究意义及现状 | 第16-17页 |
| 1.3 医学影像及其成像技术 | 第17-18页 |
| 1.4 本文的研究意义 | 第18页 |
| 1.5 本文内容及安排 | 第18-20页 |
| 第二章 阿尔茨海默症医学影像数据管理 | 第20-34页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 医学影像数据库概述 | 第20-21页 |
| 2.3 DICOM 数据格式介绍 | 第21-26页 |
| 2.3.1 DICOM 标准简介 | 第21-22页 |
| 2.3.2 DICOM 中的基本定义 | 第22-23页 |
| 2.3.3 DICOM 文件格式解析 | 第23-26页 |
| 2.4 基于 DICOM 格式的数据管理系统设计 | 第26-33页 |
| 2.4.1 信息需求分析 | 第26-27页 |
| 2.4.2 DICOM 信息模型 | 第27-28页 |
| 2.4.3 基于 DICOM 模型的数据库结构设计 | 第28-29页 |
| 2.4.4 DICOM 文件信息批量提取 | 第29-32页 |
| 2.4.5 信息导入及数据管理 | 第32-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 基于 FDG PET 的 AD 医学影像数据分析 | 第34-56页 |
| 3.1 引言 | 第34页 |
| 3.2 试验样本 | 第34-37页 |
| 3.2.1 ADNI 简介 | 第34-35页 |
| 3.2.2 18F FDG PET 数据介绍 | 第35-36页 |
| 3.2.3 样本选取 | 第36-37页 |
| 3.3 数据预处理 | 第37-40页 |
| 3.3.1 SPM 介绍 | 第37-38页 |
| 3.3.2 数据预处理过程 | 第38-40页 |
| 3.4 特征提取 | 第40-49页 |
| 3.4.1 基于 ROI 的特征提取 | 第41-42页 |
| 3.4.2 基于 PCA 的特征提取 | 第42-44页 |
| 3.4.3 基于改进的 LDA 的特征提取 | 第44-46页 |
| 3.4.4 基于纹理分析的特征提取 | 第46-49页 |
| 3.5 SVM 分类器介绍 | 第49-55页 |
| 3.5.1 分类器概述 | 第49-50页 |
| 3.5.2 SVM 原理介绍 | 第50-53页 |
| 3.5.3 SVM 核函数 | 第53-54页 |
| 3.5.4 SVM 的特征 | 第54-55页 |
| 3.6 本章小结 | 第55-56页 |
| 第四章 实验结果分析 | 第56-77页 |
| 4.1 交叉验证方法 | 第56-57页 |
| 4.2 分类性能评估指标 | 第57-59页 |
| 4.2.1 灵敏度与特异性 | 第57-58页 |
| 4.2.2 ROC 曲线 | 第58-59页 |
| 4.3 分类结果分析 | 第59-71页 |
| 4.3.1 基于 ROI 的特征提取 | 第59-64页 |
| 4.3.2 基于 PCA 的特征提取 | 第64-66页 |
| 4.3.3 基于改进的 LDA 的特征提取 | 第66-68页 |
| 4.3.4 基于纹理分析的特征提取 | 第68-71页 |
| 4.4 分类结果评估 | 第71-76页 |
| 4.5 本章小结 | 第76-77页 |
| 第五章 总结与展望 | 第77-80页 |
| 5.1 本文总结 | 第77-78页 |
| 5.2 本文展望 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-86页 |
| 附录 | 第86-88页 |
| 致谢 | 第88-89页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第89页 |