生物医学磁共振中的模式识别方法

论文题目: 生物医学磁共振中的模式识别方法

论文类型: 硕士论文

论文专业: 无线电物理

作者: 邱玉洁

导师: 刘买利

关键词: 液体磁共振,模式识别,代谢组学,最近邻法,概率神经网络法

文献来源: 中国科学院研究生院（武汉物理与数学研究所）

发表年度: 2005

论文摘要: 在制药工业的药物筛选、药物研制过程中，存在一个很棘手的问题：如何尽可能地在研发初期就确定药物是否有效。20世纪90年代末期诞生的代谢组学，成功地对被毒性侵害的器官进行了识别，从而提供了一种快速评估候选药物中所含毒性的方法。代谢组学研究的主要方法是NMR结合模式识别。本论文主要探讨模式识别方法在生物医学磁共振中的应用，具体涉及以下几方面的内容：1．对代谢组学的产生和发展进行了简单的描述。初步介绍了体液NMR谱的特点、样品制备方法及实验技术。2．介绍了应用于生物医学磁共振数据处理中的主要模式识别方法。讨论了非监督分类法中的主成分分析法、非线性影射法、系统聚类方法和监督方法中的偏最小二乘法、线性判别式法、K最近邻法、神经网络的原理以及应用。3．实现了K最近邻法(KNN)，并将其应用于分析两组液体磁共振实验毒理数据。结果表明，其中一组随着训练集合数目的增多，总预测精度从73.3％上升到93.3％。另一组通过调整最近邻数目k，可得到的最高总预测正确率为86％。与主成分分析法相比，KNN法具有直观、正确率高的优点。4．实现了概率神经网络算法，并将其应用于分析两组液体磁共振实验毒理数据。其中一组通过选择适当窗函数的窗宽以及增加训练样本数量，预测精度可达到86.7％，另一组为72％。

论文目录:

摘要

ABSTRACT

第一章 引言

§1.1 核磁共振技术的发展

§1.2 代谢组学的产生及其特点

§1.2.1 代谢组学的产生

§1.2.2 基于NMR的代谢组学

§1.3 体液样品的特点、制备以及实验技术

§1.3.1 体液与NMR谱

§1.3.2 尿液的特点、制备和常用脉冲序列

§1.3.3 血液的特点和常用脉冲序列

§1.4 组织样品的特点、制备以及实验技术

§1.4.1 组织样品的制备方法

§1.4.2 组织样品的NMR实验技术

参考文献

第二章 处理核磁共振实验数据的常用模式识别方法

§2.1 NMR数据的预处理

§2.1.1 NMR谱的分段积分

§2.1.2 标准化处理

§2.1.3 距离量度

§2.2 非监督方法

§2.2.1 主成分分析(principal components analysis,PCA)

§2.2.2 非线性影射法(non-linear mapping,NLM)

§2.2.3 系统聚类方法(hierarchical cluster analysis,HCA)

§2.3 监督方法

§2.3.1 偏最小二乘法(partial least squares,PLS)

§2.3.2 线性判别式法(linear discriminant analysis,LDA)

§2.3.3 K-最近邻法(k-nearest neighbor analysis,KNN)

§2.3.4 神经网络(neural networks,NN)

§2.4 小结

参考文献

第三章 KNN的原理及实现

§3.1 算法流程图以及原理说明

§3.2 毒理数据结果分析

§3.3 小结

参考文献

第四章 概率神经网络的基本原理及实现

§4.1 传统的神经网络算法

§4.2 概率神经网络算法

§4.2.1 贝叶斯决策

§4.2.2 非参数概率密度函数的估计

§4.3 数据的处理与分析

§4.3.1 算法参数分析

§4.3.2 数据结果分析

§4.4 小结

参考文献

总结

附录

1.KNN算法实现

2.PNN算法实现

致谢

发布时间: 2007-11-08

参考文献

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