8、基于多模板多视图学习的阿尔茨海默病诊断

基于多模板多视图学习的阿尔茨海默病诊断

阿尔茨海默病（AD）是导致美国65岁及以上人群死亡的第六大原因，预计到2050年，美国AD患者总数将达到1380万。由于目前尚无治愈AD的方法，因此早期诊断和监测处于前驱阶段的轻度认知障碍（MCI）至关重要。

1. 背景

近年来，磁共振成像（MRI）技术的进步使我们对与AD相关的神经变化有了更深入的了解。基于MRI的分类方法大致可分为两类：
- 单模板方法 ：利用单个模板作为基准空间，通过非线性配准将脑图像空间归一化到该模板上，以比较不同脑图像的解剖结构。常见的单模板形态计量分析方法包括体素形态计量学（VBM）、变形形态计量学（DBM）和张量形态计量学（TBM）。然而，使用单个模板可能会引入偏差，导致提取的特征表示不足以揭示AD患者和正常对照（NC）之间的复杂差异。
- 多模板方法 ：尝试使用多个模板来减少单个模板带来的偏差。虽然计算成本较高，但这种方法可以降低脑图像形态计量分析中配准误差的负面影响。然而，一些多模板方法在平均多个模板的特征后，可能会削弱形态计量表示的能力，因为它们忽略了每个模板的特征。

在机器学习和模式识别领域，多视图学习方法已被广泛研究，通过利用多个视图的特征来丰富对象的表示，提高判别能力。在脑形态计量学中，多个模板可以被视为不同的“相机”，为同一“对象”（脑MRI）提供不同的信息。

2. 多视图特征表示

通过使用MRI数据，可以实现多视图特征表示，具体步骤如下：
- 预处理 ：对T1加权MR脑图像进行标准预处理，包括非参数非均匀性校正