本文選題：輕度認知障礙 + 阿爾茲海默病　； 參考：《安徽大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2014年02期

【摘要】：基于結(jié)構(gòu)核磁共振影像,探討輕度認知障礙向阿爾茲海默病轉(zhuǎn)化情況.選取152例輕度認知障礙、101例阿爾茲海默病、97例正常對照組的結(jié)構(gòu)核磁共振影像為研究對象.首先,采取獨立成分分析方法對阿爾茲海默病和正常對照樣本進行組間特征提取;其次,執(zhí)行感興趣體素分析,獲取組間差異特征信息,并將輕度認知障礙樣本在阿爾茲海默病和正常對照組的特征空間上進行表達,獲取輕度認知障礙樣本特征信息;最后,運支持向量機,對輕度認知障礙樣本進行轉(zhuǎn)化預(yù)測.測試結(jié)果:預(yù)測準確率、靈敏度、特異度分別達到80.26%、86.30%、74.68%.結(jié)果顯示,利用阿爾茲海默病和正常對照個體之間的差異特征能夠比較準確地對輕度認知障礙向阿爾茲海默病轉(zhuǎn)化進行預(yù)測.
[Abstract]:To investigate the transformation of mild cognitive impairment to Alzheimer's disease based on structural magnetic resonance imaging. A total of 152 patients with mild cognitive impairment (MCI) and 101 patients with Alzheimer's disease (AD) were studied on structural MRI images of 97 normal controls. Firstly, independent component analysis (ICA) was used to extract the characteristics of Alzheimer's disease (AD) and normal controls. Secondly, VIEA was performed to obtain the information of differences between groups. The samples of mild cognitive impairment were expressed in the feature space of Alzheimer's disease and normal control group to obtain the feature information of mild cognitive impairment samples. Finally, support vector machine was used to predict the transformation of mild cognitive impairment samples. The test results showed that the accuracy, sensitivity and specificity of prediction were 80.26% and 86.30% and 74.68%, respectively. The results showed that the differential characteristics between Alzheimer's disease and normal individuals could accurately predict the transition of mild cognitive impairment to Alzheimer's disease.
【作者單位】： 上海海事大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：上海市教育委員會科研創(chuàng)新資助項目(12YZ116)
【分類號】：R749.16

【共引文獻】

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本文編號：1930058