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MR影像体素形态学的阿尔茨海默病自动分类方法
被引量：
4
1
作者
郭圣文
池敏越
+5 位作者
岑桂英
匡翠立
牛传筱
赖春任
吴效明
The Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI)
《东南大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2015年第2期260-265,共6页
为了确定轻度认知功能障碍(MCI)与阿尔茨海默病(AD)患者发生萎缩的重要脑区,实现正常老年人(NC)对照组、MCI与AD三组人群的分类,选择了178名被试的脑部MR影像,利用体素形态学与方差分析方法,考察NC,MCI与AD三组人群的MR影像中灰质体积差...
为了确定轻度认知功能障碍(MCI)与阿尔茨海默病(AD)患者发生萎缩的重要脑区,实现正常老年人(NC)对照组、MCI与AD三组人群的分类,选择了178名被试的脑部MR影像,利用体素形态学与方差分析方法,考察NC,MCI与AD三组人群的MR影像中灰质体积差异;然后,采用递归特征消去法对特征进行降维;最后,利用线性支持向量机对这3种人群进行分类.实验结果表明,MCI组与NC组、MCI组与AD组、AD组与NC组的平均分类准确率分别为(90.2±1.3)%,(74.7±0.9)%,100%.对分类产生重要影响的脑区包括海马、海马旁回、杏仁核、梭状回和嗅皮层等.所提方法不仅能有效揭示NC,MCI,AD三组人群的脑灰质差异,阐明MCI患者与AD患者脑区发生萎缩的过程与特性,而且能准确区分这3组人群,具有显著的临床应用价值.
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关键词
阿尔茨海默病
轻度认知功能障碍
体素形态学
支持向量机
递归特征消除
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职称材料
题名
MR影像体素形态学的阿尔茨海默病自动分类方法
被引量：
4
1
作者
郭圣文
池敏越
岑桂英
匡翠立
牛传筱
赖春任
吴效明
The Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI)
机构
华南理工大学材料科学与工程学院
出处
《东南大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2015年第2期260-265,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(31371008,81171179)
文摘
为了确定轻度认知功能障碍(MCI)与阿尔茨海默病(AD)患者发生萎缩的重要脑区,实现正常老年人(NC)对照组、MCI与AD三组人群的分类,选择了178名被试的脑部MR影像,利用体素形态学与方差分析方法,考察NC,MCI与AD三组人群的MR影像中灰质体积差异;然后,采用递归特征消去法对特征进行降维;最后,利用线性支持向量机对这3种人群进行分类.实验结果表明,MCI组与NC组、MCI组与AD组、AD组与NC组的平均分类准确率分别为(90.2±1.3)%,(74.7±0.9)%,100%.对分类产生重要影响的脑区包括海马、海马旁回、杏仁核、梭状回和嗅皮层等.所提方法不仅能有效揭示NC,MCI,AD三组人群的脑灰质差异,阐明MCI患者与AD患者脑区发生萎缩的过程与特性,而且能准确区分这3组人群,具有显著的临床应用价值.
关键词
阿尔茨海默病
轻度认知功能障碍
体素形态学
支持向量机
递归特征消除
Keywords
Alzheimer＇s disease
mild cognitive impairment
voxel-based morphometry
support vector machine
recursive feature elimination
分类号
R445.2 [医药卫生—影像医学与核医学]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
MR影像体素形态学的阿尔茨海默病自动分类方法
郭圣文
池敏越
岑桂英
匡翠立
牛传筱
赖春任
吴效明
The Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI)
《东南大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2015
4
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