本文關(guān)鍵詞：基于PiB PET圖像感興趣區(qū)域的阿爾茨海默癥計算機輔助分析

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【摘要】：阿爾茲海默癥(AD)是一種不可逆的神經(jīng)退行性疾病,PiB PET成像技術(shù)可用于AD的早期診斷。但是,目前臨床基于PiB PET圖像的AD診斷主要依靠醫(yī)生視覺評估分析,其缺點為依賴醫(yī)生經(jīng)驗且耗時,無法實現(xiàn)對患者病情的客觀追蹤,因此提出一種基于PiB PET圖像的計算機輔助分析方法 (CAAD)實現(xiàn)AD診斷。使用基于閾值先驗的3D格子玻爾茲曼技術(shù)分割ROIs,采用主成分分析(PCA)技術(shù)提取圖像特征,最終采取基于支持向量機(SVM)多項式核模型對特征進行分類。通過對ADNI數(shù)據(jù)庫和上海市華山醫(yī)院PET中心的149個樣本的PiB PET數(shù)據(jù)進行對比實驗,該方法對于ROIs的分割后Dice系數(shù)平均準確率為91.53%±3.0%,最終對AD和正常老年組(HC)、輕度認知障礙組(MCI)和HC、AD/MCI和HC的分類準確率分別達到87.01%、93.04%和91.95%。與現(xiàn)有文獻的AD計算機輔助診斷相比,所提出CAAD方法的準確率高出約10%。實驗結(jié)果表明,該方法能夠很好地對AD、MCI和HC進行分類。
【作者單位】： 上海大學(xué)通信與信息工程學(xué)院生物醫(yī)學(xué)工程研究所;
【關(guān)鍵詞】： 阿爾茨海默癥 PiB PET圖像 圖像分割 機器學(xué)習(xí) 計算機輔助診斷CAAD
【基金】：教育部留學(xué)回國人員科研啟動基金([2014]1685) 上海市高校青年教師培訓(xùn)資助計劃
【分類號】：R749.16;TP391.41
【正文快照】： 引言阿爾茨海默癥(Alzheimer's disease,AD)是一種不可逆的神經(jīng)退行性疾病,也是老年癡呆癥最為常見的形式。眾多文獻表明,beta淀粉樣蛋白沉淀(amyloid-beta,Aβ)是AD患者大腦的顯著特征之一,因此早期檢測和發(fā)現(xiàn)Aβ對AD的早期診斷具有十分重要的意義[1]。近年來,作為活體人腦A

【相似文獻】

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中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前5條

1 朱e，

本文編號：576303