阿尔兹海默症fMRI信号复杂度分析

发布时间：2018-02-05 19:25

  本文关键词： 阿尔兹海默症 轻度认知功能障碍 功能磁共振影像 排列熵 复杂度　出处：《太原理工大学学报》2017年05期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：阿尔兹海默症和轻度认知障碍作为神经系统退行性疾病,其认知能力明显下降,大脑复杂度发生变化,排列熵是研究复杂度的新方法。将排列熵方法应用于健康对照、轻度认知障碍和阿尔兹海默症患者的功能磁共振影像图像复杂度分析,并利用支持向量机十折交叉验证估算分类准确率。结果显示,6个脑区在整个病程复杂度出现显著差异,健康对照和阿尔兹海默症的分类准确率达到95.90%.说明排列熵可以作为衡量阿尔兹海默症患者大脑复杂度变化的新指标,同时为阿尔兹海默症疾病辅助诊断提供新视角。
[Abstract]:Alzheimer's disease and mild cognitive impairment as neurodegenerative diseases, their cognitive ability is significantly reduced, the complexity of the brain changes. Permutation entropy is a new method to study complexity. The permutation entropy method is used to analyze the complexity of functional magnetic resonance imaging (fMRI) in healthy controls mild cognitive impairment and Alzheimer's disease. Support vector machine (SVM) was used to verify the classification accuracy. The results showed that there were significant differences in the complexity of the six brain regions in the whole course of the disease. The classification accuracy of healthy control and Alzheimer's disease is 95.900.It shows that permutation entropy can be used as a new index to measure the changes of brain complexity in Alzheimer's disease patients. It also provides a new perspective for the auxiliary diagnosis of Alzheimer's disease.
【作者单位】： 太原理工大学计算机科学与技术学院;河北银行股份有限公司;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61373101,61503272) 山西省青年科学基金(2015021090,201601D202042) 山西省回国留学人员科研资助项目(2016-037)
【分类号】：R749.16;TN911.6

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本文编号：1492557