基于多模态MRI的AD分类模型
本文关键词:基于多模态MRI的AD分类模型
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【摘要】:利用多模态磁共振成像数据,构建静息态功能网络,提取了网络属性及结构像中萎缩灰质的灰质体积作为分类特征,训练SVM分类器。实验结果表明,利用结构和功能组合特征,可以区分MCI与正常对照(准确率91.7%),AD与正常对照(准确率100%),AD与MCI(准确率87.8%),有效提高了两类疾病的分类正确率。结果说明提出的分类模型是一种较好的辅助诊断模型。
【作者单位】: 太原理工大学计算机科学与技术学院;
【基金】:国家自然科学基金资助项目:抑郁症fMRI数据分析方法及辅助诊断治疗模型研究(61170136,61373101) 山西省自然科学基金资助项目(2011011015-4) 北京市博士后工作经费资助项目(Q6002020201201)
【分类号】:R749.16;R445.2
【正文快照】: 阿尔兹海默(Alzheimer′s Disease,AD)是老年期常见的慢性精神衰退性疾病,发病率较高,到2050年时预估全球每85人就有一人罹患本病[1]。AD现有药物治疗非常有限,但早期发现、治疗能减缓疾病进程。轻度认知障碍(Mild Cognitive Im-pairment,MCI)是介于正常老化和AD之间的过渡阶
【参考文献】
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,本文编号:1185193
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