基于MR图像纹理特征的阿尔茨海默病分类模型

发布时间：2017-10-07 15:10

  本文关键词：基于MR图像纹理特征的阿尔茨海默病分类模型

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【摘要】：目的基于MR图像,提取脑部海马区域纹理特征参数建立阿尔茨海默病(Alzheimer disease,AD)的早期分类预测模型。方法研究数据来源于美国国立老年研究所ADNI数据库,收集研究对象的磁共振(magnetic resonance,MR)脑图像,分别基于左、右和双侧海马图像,通过区域增长法和Contourlet变换提取纹理特征参数,结合研究对象的基本信息作为特征变量采用高斯过程分类方法建立AD患者和健康对照的诊断模型以及轻度认知障碍(mild cognitive impairment,MCI)患者转变为AD的预测模型,并评价模型的灵敏度、特异度以及ROC曲线下面积。结果研究共纳入420例研究对象。基于AD和健康对照两组构建的分类模型,双侧海马区的灵敏度、特异度以及ROC曲线下面积分别为92.7%、87.1%和0.922,均大于基于左侧或右侧海马区图像建立的模型。基于MCI数据建立的AD早期预测模型中,灵敏度最高为82.4%,ROC曲线下面积最高为0.836。结论基于脑部海马区的Contourlet纹理特征构建预测模型,可以识别AD早期的病变情况,这将有助于早期监测MCI进展为AD,为减缓和治疗AD发病提供依据。
【作者单位】： 首都医科大学公共卫生学院;北京市临床流行病学重点实验室;
【关键词】： 阿尔茨海默病 Contourlet变换 纹理特征 高斯过程模型 轻度认知障碍
【基金】：国家自然科学基金(81530087)资助
【分类号】：R749.16;R445.2
【正文快照】： 0引言阿尔茨海默病(Alzheimer disease,AD)是一种以记忆衰退和高级认知功能下降为特征的慢性神经退行性疾病[1]。我国65以上的老年人痴呆患病率为7.8%,其中AD的患病率为4.8%[2]。目前我国正面临越来越严重的人口老龄化问题,AD将给患者、家庭和社会带来极大的痛苦和负担。因此,

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