脑科学旨在研究大脑的结构和功能，现已受到世界各国政府的高度重视，具有广阔的发展前景。其中，美国政府于2013年提出“推进创新神经技术脑研究计划”，探索大脑工作机制、开发治疗脑部疾病的新方法等。我国也于2016年将“中国脑计划”列入了“十三五”科技发展与创新重大专项中，旨在对脑认知功能的解析、类脑人工智能与脑机智能技术、重大脑疾病诊治的前沿技术取得重大突破。
近年来，随着神经影像学的发展，多种成像方式相继出现，包括结构磁共振成像（structuralmagneticresonanceimaging, sMRI）、功能磁共振成像（functionalmagneticresonanceimaging, fMRI）、弥散张量成像（diffusiontensorimaging, DTI）、正电子发射断层扫描成像（positronemissiontomography, PET ）等。神经影像可以用于显示解剖结构、评价脑功能和代谢、显示分子标志物等，为AD的早期诊断提供了重要依据。然而，人工分析大量的医学影像耗时耗力，另外，医生的经验不同也会造成诊断结果的差异性。随着人工智能技术的发展，基于医学影像的计算机辅助诊断技术在AD的早期诊断、疾病分级、发病机制的应用研究受到了越来越多的关注。
本节对现有的AD智能诊断方法进行系统阐述，并对现存的问题进行总结、讨论，对AD辅助智能诊断的未来研究方向进行展望。
临**诊断AD主要基于神经心理学测验、生物标志物检测、神经影像学检查和遗传学检测等。神经心理学测验主要包括简易精神量表、日常生活能力评估量表、行为和精神症状的评估。量表测验内容简练、测试时间短、易被老人接受。生物标志物检测主要包括血液检查、脑脊液检查等，其中血液检查主要用于发现存在的伴随疾病或并发症、发现潜在的危险因素、排除其他病因所致痴呆。脑脊液检查主要包括脑脊液细胞计数、蛋白质、葡萄糖和蛋白电泳分析、脑脊液β淀粉样蛋白、Tau蛋白检测。这些标志物可用于支持AD诊断，但鉴别AD与其他痴呆诊断时特异性低。此外，基因检测也可以为诊断提供参考，例如淀粉样蛋白前体蛋白基因、早老素1、2基因（PS1、PS2）突变在家族性早发型AD中占50%，载脂蛋白（apolipoprotein, apo）基因检测可作为散发性AD的参考依据。
通过上述分析可以看到，临**的诊断方法存在各种各样的不足。随着人工智能技术的发展，基于医学影像的AD智能诊断方法得到了深入的研究。医学影像提供了大脑结构或功能成像，有利于AD的早期诊断和发病机制探索。该部分首先介绍基于单模态影像的AD智能诊断方法，然后介绍多模态影像融合的AD智能诊断方法，如图5-9-1所示。
一、基于单一影像的AD智能诊断方法
基于单模态影像的AD诊断方法主要分为结构性和功能性影像，主要包括sMRI和fMRI。相比较其他常用的影像，如fMRI、DTI和PET等，sMRI对解剖结构的显示最清晰、分辨率最高。AD带来的神经退行性病变过程在大脑的某些部位，如海马体、内嗅区皮质等较为严重，这些区域的萎缩给大脑带来的变化通常用sMRI来测量。fMRI的原理是用造影来测量神经元活动所引发的血液动力改变。有研究认为由于大脑局部病变常表现为血流及代谢活动改变，后期才有结构变化，所以fMRI能辨认疾病早期的病理变化。DTI和PET等影像分别用来测量神经元活动所引发的水分子的移动方向和葡萄糖代谢等脑功能性特征。研究普遍认为脑功能的变化要早于结构的变化，上述医学影像常用于早期的AD诊断。该部分主要综述了基于sMRI的诊断方法和基于fMRI的诊断方法。
哦豁，小伙伴们如果觉得倾城文选不错，记得收藏网址 或推荐给朋友哦~拜托啦 (>.<)
传送门：