基于多模态脑图像的老年痴呆症早期诊断关键技术研究

项目名称： 基于多模态脑图像的老年痴呆症早期诊断关键技术研究

项目编号： No.30970770

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2010

项目学科： 医药、卫生

项目作者： 范勇

作者单位： 中国科学院自动化研究所

项目金额： 32万元

中文摘要： 早期诊断对于老年痴呆症的有效防治具有重要意义。本研究旨在运用模式识别、机器学习、以及医学图像分析技术，结合大规模老年痴呆症多模态、多时间点的纵向跟踪研究脑图像数据集，开发具有高特异性，高灵敏度的老年痴呆症早期诊断和疾病状态定量评测新方法，并建立起高质量的计算平台。研究内容包括：1）偏差最小化脑图像空间标准化技术；2）图像特征提取与选择新方法;3)基于贝叶斯学习的非参数多目标函数概率估计方法统一框架下的图像统计分类与回归建模策略。本项目突破传统基于图像分类的老年痴呆症早期诊断方法，建立图像分类与统计回归分析的统一框架，将统计分析方法与领域知识有机结合，从根本上克服现有方法的局限性，将为基于医学图像的疾病早期诊断提供共性方法与技术。

中文关键词： 老年痴呆症；脑影像配准；脑影像分割；特征提取；脑影像分类

英文摘要：

英文关键词： Alzheimer’ disease；neuroimage registration；neuroimage segmentation；feature extraction；neuroimage classification