為實(shí)現(xiàn)阿爾茨海默癥（AD）的醫(yī)學(xué)影像分類,輔助醫(yī)生對(duì)患者的病情進(jìn)行準(zhǔn)確判斷,本研究對(duì)采集的34名AD患者、35名輕度認(rèn)知障礙患者和35名正常對(duì)照組成員的功能磁共振影像進(jìn)行特征提取和分類,具體思路包括:首先利用皮爾遜相關(guān)系數(shù)計(jì)算腦區(qū)之間的功能連接,然后采用隨機(jī)森林算法對(duì)被試不同腦區(qū)之間的功能連接進(jìn)行重要性度量及特征選擇,最后使用支持向量機(jī)分類器進(jìn)行分類,利用十倍交叉驗(yàn)證估算分類準(zhǔn)確率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,隨機(jī)森林算法可以對(duì)功能連接特征進(jìn)行有效分析,同時(shí)得到AD發(fā)病過程的異常腦區(qū),基于隨機(jī)森林和SVM建立的分類模型對(duì)AD、輕度認(rèn)知障礙的識(shí)別具有較好的效果,分類準(zhǔn)確率可達(dá)90.68%,相關(guān)結(jié)論可以為AD的早期臨床診斷提供客觀參照。 

【文章頁數(shù)】：5 頁

【文章目錄】：
前言
1 數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理
    1.1 數(shù)據(jù)采集
    1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
2 基于隨機(jī)森林算法的特征選擇
    2.1 fMRI數(shù)據(jù)特征提取
    2.2 fMRI數(shù)據(jù)特征選擇
    2.3 模型評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
4 總結(jié)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]靜息態(tài)功能磁共振成像的腦功能分區(qū)綜述[J]. 胡穎,王麗嘉,聶生東.  中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào). 2017(10)
[2]基于自適應(yīng)區(qū)域增長(zhǎng)的fMRI腦功能激活區(qū)檢測(cè)[J]. 李敏,曾衛(wèi)明.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件. 2017(03)
[3]基于彌散張量成像構(gòu)建阿爾茨海默病患者腦網(wǎng)絡(luò)的研究進(jìn)展[J]. 李均,楊澄,王遠(yuǎn)軍,聶生東.  中國(guó)醫(yī)學(xué)物理學(xué)雜志. 2017(02)
[4]基于Adaboost的輕度認(rèn)知障礙和阿爾茨海默病分類[J]. 李慧卓,相潔,秦嘉瑋,梁佩鵬,李坤成.  中國(guó)醫(yī)學(xué)影像技術(shù). 2016(04)
[5]阿爾茨海默病患者大腦功能網(wǎng)絡(luò)的改變[J]. 李亞鵬,覃媛媛,李煒.  中國(guó)醫(yī)學(xué)物理學(xué)雜志. 2013(06)



本文編號(hào)：3683624