【摘 要】
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近年来,随着社会节奏的加快和生活压力的增加,精神疾病患者的数量在逐年增加。精神分裂症是最常见的精神疾病之一,但是精神分裂症患者的诊断却是医学界的一个难点。目前,精神分裂症主要是依靠神经科医生的主观经验和患者的临床量表来诊断,但这给神经科医生带来了巨大的工作量,并且存在大量的漏诊和错诊。因此,本文采用磁共振图像与机器学习、深度学习相结合的方法,实现对精神分裂症患者的诊断与分类,辅助临床诊断。本文的主
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近年来,随着社会节奏的加快和生活压力的增加,精神疾病患者的数量在逐年增加。精神分裂症是最常见的精神疾病之一,但是精神分裂症患者的诊断却是医学界的一个难点。目前,精神分裂症主要是依靠神经科医生的主观经验和患者的临床量表来诊断,但这给神经科医生带来了巨大的工作量,并且存在大量的漏诊和错诊。因此,本文采用磁共振图像与机器学习、深度学习相结合的方法,实现对精神分裂症患者的诊断与分类,辅助临床诊断。本文的主要研究内容如下:首先,本文研究了基于多模态特征与机器学习算法的精神疾病分类方法。本文先从结构磁共振图像、功能磁共振图像中提取单一模态特征和两者相结合的多模态特征,再利用机器学习算法实现对精神分裂症患者的分类。实验结果表明,支持向量机和K-近邻算法有较好的分类性能,并且在使用相同的机器学习算法时,基于多模态特征的分类性能普遍要优于单一模态特征的分类性能。其次,本文提出了一种基于灰质体积图像与卷积神经网络的精神分裂症患者分类方法。本文构建了由3层卷积层,1层最大池化层与3层全连接层组成的卷积神经网络,将灰质体积图像作为输入,解决了精神分裂症患者和正常人的二分类问题。实验结果表明,该卷积神经网络的分类性能要优于传统的机器学习算法和经典的深度学习网络。此外,本文还采用深度可分离卷积对该卷积神经网络进行了优化,并讨论了在不同池化尺度下分类性能、参数量与计算量的变化。此次改进在提高模型分类性能的同时,减少了模型中的参数量,降低了计算成本。
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