| 基于sMRI的阿尔茨海默症分类影响因素研究 |
| |
| 引用本文： | 黎建忠,曾安,潘丹,Song Xiaowei,郭慧,王卓薇.基于sMRI的阿尔茨海默症分类影响因素研究[J].生物医学工程研究,2018(2):177-181. |
| |
| 作者姓名： | 黎建忠 曾安 潘丹 Song Xiaowei 郭慧 王卓薇 |
| |
| 作者单位： | 广东工业大学计算机学院;广东省大数据分析与处理重点实验室;广东建设职业技术学院现代教育技术中心;广州市本真网络科技有限公司;西蒙弗雷泽大学影像技术实验室;天津医科大学总医院医学影像科 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(61772143；61300107；61672168)；广东省自然科学基金资助项目(S2012010010212)；广东省大数据分析与处理重点实验室开放基金资助项目(201801)；广州市科技计划资助项目(201601010034；201804010278) |
| |
| 摘 要： | 本研究提出基于三类解剖特征的SVM建模方法,探索样本、特征及算法选择三个因素,对阿尔茨海默症(AD)及其前驱阶段分类的重要性。该方法以三维重构s MRI后不同大脑区域的灰质体积、皮层表面积及其平均厚度三类特征作为SVM模型的输入参数,并采用十折交叉验证方法对AD患者、轻度认知损害患者和健康者进行分类识别,并与其他文献结果进行比较分析。实验结果表明,为了达到更高的分类准确率,选择合适的样本和特征,比选择算法更重要。此结论为未来AD的计算机辅助诊断研究工作提供了有益的指导。
|
| 关 键 词： | 阿尔茨海默症 轻度认知损害 结构化磁共振图像 三维重构 支持向量机 |
| 本文献已被 CNKI 维普 等数据库收录！ |
|
