38、基于快速神经影像的阿尔茨海默病检索与分析框架

基于快速神经影像的阿尔茨海默病检索与分析框架

1. 引言

神经影像数据在神经退行性疾病分析中具有重要价值。例如，磁共振（MR）图像能够清晰显示大脑不同软组织，为我们提供神经退行性病变导致的脑萎缩等重要信息，且具有无创、安全的优点。因此，众多研究利用 MR 图像来识别阿尔茨海默病（AD）及其相关疾病阶段的生物标志物。

然而，传统的基于神经影像数据（如 MR 图像）的 AD 诊断方法，像基于感兴趣区域（ROI）的方法和基于体素的方法，在进行进一步分析之前，需要进行耗时的非线性配准过程，将所有图像配准到同一公共空间。例如，某些经典工作中的非线性配准时间成本较高，这使得传统方法在临床实时神经影像分析中不切实际。此外，临床医生不仅关注预测分类标签，还希望检索每个新患者的相似病例以辅助诊断，但传统方法往往只能提供诊断标签预测。

为解决上述问题，本文提出了一种基于快速神经影像的检索和 AD 分析框架，该框架包含三个关键要素：
- 地标检测：避免了传统 ROI 方法和体素方法在测试阶段所需的耗时非线性配准过程。
- 地标选择：通过提出一种新的特征选择方法，去除冗余或有噪声的地标。
- 哈希处理：将每个患者的高维特征向量转换为短二进制代码，以便高效进行近似最近邻搜索和 AD 诊断。

2. 提出的框架

该框架包括训练阶段和测试阶段两个阶段，具体流程如下：

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