基于sMRI的阿尔茨海默症分类影响因素研究
黎建忠1
曾安2
潘丹3
Song Xiaowei4
郭慧5
王卓薇1
1.广东工业大学计算机学院,中国广州,5100062.广东工业大学计算机学院,中国广州510006;广东省大数据分析与处理重点实验室,中国广州5100063.广东建设职业技术学院现代教育技术中心,中国广州510440;广州市本真网络科技有限公司,中国广州5100954.西蒙弗雷泽大学影像技术实验室,加拿大温哥华V6B 5K35.天津医科大学总医院医学影像科,中国天津,300052
摘要：本研究提出基于三类解剖特征的SVM建模方法,探索样本、特征及算法选择三个因素,对阿尔茨海默症(AD)及其前驱阶段分类的重要性.该方法以三维重构sMRI后不同大脑区域的灰质体积、皮层表面积及其平均厚度三类特征作为SVM模型的输入参数,并采用十折交叉验证方法对AD患者、轻度认知损害患者和健康者进行分类识别,并与其他文献结果进行比较分析.实验结果表明,为了达到更高的分类准确率,选择合适的样本和特征,比选择算法更重要.此结论为未来AD的计算机辅助诊断研究工作提供了有益的指导.
关键词：阿尔茨海默症轻度认知损害结构化磁共振图像三维重构支持向量机
分类号：R318(医用一般科学)TP391(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(61772143)国家自然科学基金(61300107)国家自然科学基金(61672168)广东省自然科学基金(S2012010010212)国家重点实验室开放基金(201801)广州市科技计划(201601010034)广州市科技计划(201804010278)
论文发表日期：2018-01-01
在线出版日期：2026-09-11（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 177-181 )
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