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阿尔茨海默病的多模态主成分分析诊断方法
被引量：
3
1
作者
林伟铭
林俊强
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第11期36-41,共6页
针对阿尔茨海默病的计算机辅助诊断,使用多种模态医学数据,结合机器学习算法实现高准确率的诊断。将数据经过年龄校正和特征剔除处理;将结构性磁共振成像、正电子发射计算机断层显像、脊髓液蛋白质和基因四种模态数据通过主成分分析进...
针对阿尔茨海默病的计算机辅助诊断,使用多种模态医学数据,结合机器学习算法实现高准确率的诊断。将数据经过年龄校正和特征剔除处理;将结构性磁共振成像、正电子发射计算机断层显像、脊髓液蛋白质和基因四种模态数据通过主成分分析进行融合;使用极限学习机分类诊断。通过302位对象的十折交叉验证实验,准确率达到95.1%,比常规方法提升3.5百分点。结果说明该方法在阿尔茨海默病的诊断上有高准确度,可为医生的临床诊断提供可靠的参考。
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关键词
阿尔茨海默病
多模态
主成分分析
极限学习机
计算机辅助诊断
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职称材料
题名
阿尔茨海默病的多模态主成分分析诊断方法
被引量：
3
1
作者
林伟铭
林俊强
机构
厦门理工学院光电与
通信
工程学院
福建省通信网络与信息处理重点实验室
福州大学物理
与信息
工程学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第11期36-41,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61901120)
福建省自然科学基金项目(2018J01565)
福建省中青年教师教育科研项目(JAT170406)。
文摘
针对阿尔茨海默病的计算机辅助诊断,使用多种模态医学数据,结合机器学习算法实现高准确率的诊断。将数据经过年龄校正和特征剔除处理;将结构性磁共振成像、正电子发射计算机断层显像、脊髓液蛋白质和基因四种模态数据通过主成分分析进行融合;使用极限学习机分类诊断。通过302位对象的十折交叉验证实验,准确率达到95.1%,比常规方法提升3.5百分点。结果说明该方法在阿尔茨海默病的诊断上有高准确度,可为医生的临床诊断提供可靠的参考。
关键词
阿尔茨海默病
多模态
主成分分析
极限学习机
计算机辅助诊断
Keywords
Alzheimer’s disease(AD)
Multimodal
Principal component analysis(PCA)
Extreme learning machine(ELM)
Computer-aided diagnosis(CAD)
分类号
TP391.4 [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
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1
阿尔茨海默病的多模态主成分分析诊断方法
林伟铭
林俊强
《计算机应用与软件》
北大核心
2021
3
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