基于磁共振影像特征集成融合的AD诊断

发布时间：2017-08-02 15:20

  本文关键词：基于磁共振影像特征集成融合的AD诊断

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【摘要】：为了得到更高更稳定的阿尔茨海默病(AD)诊断准确率,对脑磁共振影像纹理特征进行了集成融合,并用于AD分类诊断.首先,基于病理知识提取脑磁共振影像中左右脑相关解剖结构的体积、纹理特征;然后,采用链式智能体遗传算法与支持向量机相结合的封装式特征选择分类集成模型,对提取的特征集进行特征选择,从而实现融合;最后,利用融合后的特征进行分类诊断,并将融合后的分类结果与融合前以及采用p值法特征选择的分类结果进行对比.实验结果表明,相比融合前的特征以及采用p值法进行选择的特征,利用所提算法融合后的特征具有更高且更稳定的分类准确率、灵敏度和特异度.
【作者单位】： 重庆大学通信工程学院;第三军医大学生物医学工程学院;
【关键词】： 磁共振影像 阿尔茨海默病 影像特征融合 特征选择分类集成模型 链式智能体遗传算法 支持向量机
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61108086,91438104,11304382) 中国博士后科学基金资助项目(2013M532153) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(CDJZR12160011,CDJZR13160008,CDJZR155507) 重庆市博士后科研项目特别资助项目
【分类号】：TP18;R749.16
【正文快照】： 阿尔茨海默病(Alzheimer's disease,AD)是一种常见的神经性退行性疾病,其防治的关键是早期无创诊断.磁共振成像(MRI)能定量地反映脑中不同组织在结构和功能上的变化,表征代谢物浓度,在AD早期诊断中取得了较好的应用效果[1].研究发现,AD的早期病变过程和一些与认知相关的解剖结

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1 张清;B. Ganeshan;K.A. Miles;R.C.D. Young;C.R. Chatwin;H.M.D. Gurling;H.D. Critchley;;脑磁共振影像三维结构分析揭示精神分裂症灰质分布异常[J];国际医学放射学杂志;2010年03期

2 ;[J];;年期

，

本文编号：609932