【摘 要】
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阿尔茨海默病（Alzheimer’s disease,AD）是老年人群体中最常见的痴呆类型.因它在发病初期症状极不明显,一经确诊便达到错过最佳干预期的中后期,会严重威胁到受害人及其家属的身心健康,给他们的生活带来了巨大的负担.由于它的病因涉及多个方面,所以到目前为止没有绝对的治疗办法.因此,要对老年人进行初期筛查.为了解决社区大样本条件下AD筛查医护人员不足时对结构能力测评存在的困难,本文从临床上
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阿尔茨海默病（Alzheimer’s disease,AD）是老年人群体中最常见的痴呆类型.因它在发病初期症状极不明显,一经确诊便达到错过最佳干预期的中后期,会严重威胁到受害人及其家属的身心健康,给他们的生活带来了巨大的负担.由于它的病因涉及多个方面,所以到目前为止没有绝对的治疗办法.因此,要对老年人进行初期筛查.为了解决社区大样本条件下AD筛查医护人员不足时对结构能力测评存在的困难,本文从临床上最常使用的筛查量表出发,对它的结构能力测试进行研究.通过建立模型对结构能力的复制结果进行智能评测,主要研究内容如下:（1）在第二章主要采用随机森林的方法对109名AD患者的结构能力进行研究.先是对109名AD患者结构能力复制结果进行特征提取,接着采用随机森林建立的模型进行实验验证.结果显示模型的准确率可达97%,最后分析了模型的泛化性能.（2）为了规避提取特征,在第三章主要采用卷积神经网络的方法对结构能力的复制结果建立了端到端的评测模型.首先把109名AD患者的结构能力测试图片直接放入卷积神经网络模型进行训练测试,结果显示模型的准确率为94.45%.接着在模型中加入新招募的经过去噪处理后的668个样本进行训练分析,结果显示模型的准确率为93.13%,最后对模型进行分析,证明了模型有较好的性能和可分离性.两种模型在一定程度上解决了社区大样本条件下存在的问题,对AD患者的初期筛查具有重要意义.且深度学习作为当今研究的主流且深度学习模型规避了随机森林模型的提取特征,所以深度学习模型可以进一步发展投入到实际中使用.
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