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基于多模态磁共振影像的抑郁障碍自动分类研究
被引量：
9
1
作者
王静
彭红军
+3 位作者
杨勇哲
张越
孔令茵
吴凯
《中国神经精神疾病杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第10期583-588,共6页
目的基于多模态磁共振影像,对抑郁障碍患者和正常对照进行自动分类。方法采集40例抑郁障碍患者和40名正常对照的结构磁共振和静息态功能磁共振图像,基于自动解剖标签模板提取90个感兴趣区域的灰质体积、局部一致性、低频振荡振幅和度中...
目的基于多模态磁共振影像,对抑郁障碍患者和正常对照进行自动分类。方法采集40例抑郁障碍患者和40名正常对照的结构磁共振和静息态功能磁共振图像,基于自动解剖标签模板提取90个感兴趣区域的灰质体积、局部一致性、低频振荡振幅和度中心度作为特征进行输入,用基于递归特征消除的支持向量机对抑郁障碍患者和正常对照进行自动分类研究。结果局部一致性和低频振荡振幅的组合为最佳分类特征,分类准确率达到87.50%,并且分类权重最大的脑区主要位于额叶和舌回。结论基于多模态磁共振影像的自动分类能从个体水平上有效区分抑郁障碍患者和正常对照,额叶和舌回的特征用于抑郁障碍的诊断敏感性较高。
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关键词
抑郁障碍
多模态磁共振影像
支持向量机
递归特征消除
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题名
基于多模态磁共振影像的抑郁障碍自动分类研究
被引量：
9
1
作者
王静
彭红军
杨勇哲
张越
孔令茵
吴凯
机构
中山
大学
新华学院生物医学工程学院
广东省精神疾病转化医学工程技术研究中
心
广州医科大学
附属
脑科
医院
(
广州市
惠爱
医院
)
临床
心
理科
华南理工
大学
材料科学与工程学院生物医学工程系
广东省老年痴呆诊断与康复工程技术研究中
心
出处
《中国神经精神疾病杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第10期583-588,共6页
基金
国家自然科学基金(编号:31400845,31771074)
广东省前沿与关键技术创新专项资金(重大科技专项)(编号:2016B010108003)
+3 种基金
广东省公益研究与能力建设专项资金(编号:2016A020216004)
广东省协同创新与平台环境建设专项资金(编号:2017A040405059)
广州市产学研协同创新重大专项(编号:201604020170,201704020168,201704020113,201807010064)
广东省教育厅青年创新人才类项目(编号:2017KQNCX259)。
文摘
目的基于多模态磁共振影像,对抑郁障碍患者和正常对照进行自动分类。方法采集40例抑郁障碍患者和40名正常对照的结构磁共振和静息态功能磁共振图像,基于自动解剖标签模板提取90个感兴趣区域的灰质体积、局部一致性、低频振荡振幅和度中心度作为特征进行输入,用基于递归特征消除的支持向量机对抑郁障碍患者和正常对照进行自动分类研究。结果局部一致性和低频振荡振幅的组合为最佳分类特征,分类准确率达到87.50%,并且分类权重最大的脑区主要位于额叶和舌回。结论基于多模态磁共振影像的自动分类能从个体水平上有效区分抑郁障碍患者和正常对照,额叶和舌回的特征用于抑郁障碍的诊断敏感性较高。
关键词
抑郁障碍
多模态磁共振影像
支持向量机
递归特征消除
Keywords
Major depressive disorder
Multi-modal magnetic resonance imaging
Support vector machine
Recursive feature elimination
分类号
R749.4 [医药卫生—神经病学与精神病学]
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1
基于多模态磁共振影像的抑郁障碍自动分类研究
王静
彭红军
杨勇哲
张越
孔令茵
吴凯
《中国神经精神疾病杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2018
9
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