基于PiB PET圖像感興趣區(qū)域的阿爾茨海默癥計(jì)算機(jī)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(jué)評(píng)估分析,其缺點(diǎn)為依賴(lài)醫(yī)生經(jīng)驗(yàn)且耗時(shí),無(wú)法實(shí)現(xiàn)對(duì)患者病情的客觀追蹤,因此提出一種基于PiB PET圖像的計(jì)算機(jī)輔助分析方法 (CAAD)實(shí)現(xiàn)AD診斷。使用基于閾值先驗(yàn)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(jī)(SVM)多項(xiàng)式核模型對(duì)特征進(jìn)行分類(lèi)。通過(guò)對(duì)ADNI數(shù)據(jù)庫(kù)和上海市華山醫(yī)院PET中心的149個(gè)樣本的PiB PET數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn),該方法對(duì)于ROIs的分割后Dice系數(shù)平均準(zhǔn)確率為91.53%±3.0%,最終對(duì)AD和正常老年組(HC)、輕度認(rèn)知障礙組(MCI)和HC、AD/MCI和HC的分類(lèi)準(zhǔn)確率分別達(dá)到87.01%、93.04%和91.95%。與現(xiàn)有文獻(xiàn)的AD計(jì)算機(jī)輔助診斷相比,所提出CAAD方法的準(zhǔn)確率高出約10%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能夠很好地對(duì)AD、MCI和HC進(jìn)行分類(lèi)。
【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(jī)器學(xué)習(xí) 計(jì)算機(jī)輔助診斷CAAD
【基金】:教育部留學(xué)回國(guó)人員科研啟動(dòng)基金([2014]1685) 上海市高校青年教師培訓(xùn)資助計(jì)劃
【分類(lèi)號(hào)】: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(jiàn)的形式。眾多文獻(xiàn)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(cè)和發(fā)現(xiàn)Aβ對(duì)AD的早期診斷具有十分重要的意義[1]。近年來(lái),作為活體人腦A
【相似文獻(xiàn)】
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中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前5條
1 朱e,
本文編號(hào):576303
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