阿尔茨海默病在脑皮层厚度中的集成分类方法研究

发布时间：2018-03-25 14:48

  本文选题：轻度认知障碍　切入点：脑皮层厚度　出处：《小型微型计算机系统》2017年12期

【摘要】：本文使用Adaboost集成学习方法基于大脑皮层厚度的结构磁共振图像数据(SMRI)来区分轻度认知障碍患者以及正常健康人.本文分别选取100名健康人和104名轻度认知障碍患者作为正常对照组和实验组,主要针对两组人群的结构磁共振图像数据进行分析.首先利用基于两独立样本T检验的特征选择方法对噪声特征进行筛选,再通过离群点检测方法对异常数据进行分析并加以排除.最后使用Adaboost集成学习方法进行分类,并且通过留一交叉验证评估分类的准确率高达89.37%.通过实验证明,上述方法对区分轻度认知障碍患者和正常健康人具有显著的效果,这将有助于实现对阿尔茨海默疾病早期的自动诊断.
[Abstract]:In this study, we used Adaboost integrated learning method to distinguish mild cognitive impairment patients from normal subjects based on the structural magnetic resonance imaging data of cerebral cortex thickness. 100 healthy persons and 104 mild cognitive impairment patients were selected respectively. As normal control group and experimental group, The structural magnetic resonance image data of two groups of people are analyzed. Firstly, the noise features are screened by the feature selection method based on two independent samples T test. Finally, the outlier data are analyzed and eliminated by outlier detection. Finally, Adaboost integrated learning method is used to classify, and the accuracy of classification is as high as 89.377.It is proved by experiments that the accuracy of classification is as high as 89.37. These methods have significant effect in distinguishing mild cognitive impairment patients from healthy people, which will help to realize early automatic diagnosis of Alzheimer's disease.
【作者单位】： 山东师范大学信息科学与工程学院;兰州大学信息科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61210010)资助
【分类号】：R749.16;TP181

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