摘要
阿尔茨海默症（Alzheimer’s disease，AD）是一种常见的神经系统疾病，多发于60周岁以上的老年群体。其临床表现为记忆力、理解力和执行功能等多种认知功能障碍。目前没有针对此病症的特效药物，无法治愈阿尔茨海默症，全球约有75%的痴呆症患者在早期没有得到诊断，对AD进行早期诊断并提前进行预防或控制病情加重尤为重要。随着我国逐渐步入老龄化社会，对AD患者的早期预防和减缓病情加重刻不容缓。运动疗法经研究证实能通过影响患者的骨肌、心脏以及大脑记忆力来改善身体功能，是预防和干预AD的一种有效途径。运动处方中的运动项目由疾病类型和病程期所决定，运动强度、时间和频率由患者体质数据所决定，针对如何生成个性化的AD运动处方，本文对AD运动处方的设计、患者运动风险等级的预测及AD病程期的诊断进行了研究，根据患者的病程阶段并结合其体质数据实现了个性化运动处方的智能推荐，可为老人开出适宜的运动处方进行辅助治疗来预防或干预AD病情，减少患者的医疗费用，此外亦可辅助医生对AD进行早期诊断。本文的主要工作内容如下： （1）针对为老年患者开具个性化的运动处方，提出了一种基于蝙蝠算法优化的BP神经网络模型，用于预测老人的运动风险等级。首先用K-means++算法对老人体质数据进行聚类分析，参考聚类结果标注样本初始标签，再由专家指导进行人工辅助标注修正初始标签，建立起4000条带有运动风险等级标签的数据用于网络模型的训练，最后用蝙蝠算法优化BP神经网络得到最优的权值阈值提高预测准确率。在生成运动处方时，根据老人体质数据预测其运动风险等级，合理地调整处方中的运动强度、时间和频率。 （2）针对为不同病程期阶段的老年患者推荐适宜的运动项目，提出了一种基于注意力机制的深度残差卷积神经网络模型，用于阿尔茨海默症的早期诊断，并引入SK卷积单元和Channel Shuffle模块对基础网络模型进行改进来提升网络性能。通过对磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，MRI）分类，进而对处于不同病程阶段的老人进行诊断预测。在生成运动处方时，根据患者不同病程期精准地生成处方中适合他们的运动项目。本部分的研究亦可辅助医生进行患病诊断，有较高的临床实用价值。 （3）实现了基于深度学习的阿尔茨海默症的运动处方个性化推荐系统，将研究的AD运动处方理论知识和算法模型应用到实际的系统中，供医生根据患者情况生成个性化运动处方和进行阿尔茨海默症的辅助诊断，和提供给有条件提供MRI影像数据或者清楚自身健康状况的普通用户使用，以获取适合患者的个性化运动处方进行辅助治疗。
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