阿爾茲海默癥fMRI信號復(fù)雜度分析
本文關(guān)鍵詞: 阿爾茲海默癥 輕度認(rèn)知功能障礙 功能磁共振影像 排列熵 復(fù)雜度 出處:《太原理工大學(xué)學(xué)報》2017年05期 論文類型:期刊論文
【摘要】:阿爾茲海默癥和輕度認(rèn)知障礙作為神經(jīng)系統(tǒng)退行性疾病,其認(rèn)知能力明顯下降,大腦復(fù)雜度發(fā)生變化,排列熵是研究復(fù)雜度的新方法。將排列熵方法應(yīng)用于健康對照、輕度認(rèn)知障礙和阿爾茲海默癥患者的功能磁共振影像圖像復(fù)雜度分析,并利用支持向量機(jī)十折交叉驗(yàn)證估算分類準(zhǔn)確率。結(jié)果顯示,6個腦區(qū)在整個病程復(fù)雜度出現(xiàn)顯著差異,健康對照和阿爾茲海默癥的分類準(zhǔn)確率達(dá)到95.90%.說明排列熵可以作為衡量阿爾茲海默癥患者大腦復(fù)雜度變化的新指標(biāo),同時為阿爾茲海默癥疾病輔助診斷提供新視角。
[Abstract]:Alzheimer's disease and mild cognitive impairment as neurodegenerative diseases, their cognitive ability is significantly reduced, the complexity of the brain changes. Permutation entropy is a new method to study complexity. The permutation entropy method is used to analyze the complexity of functional magnetic resonance imaging (fMRI) in healthy controls mild cognitive impairment and Alzheimer's disease. Support vector machine (SVM) was used to verify the classification accuracy. The results showed that there were significant differences in the complexity of the six brain regions in the whole course of the disease. The classification accuracy of healthy control and Alzheimer's disease is 95.900.It shows that permutation entropy can be used as a new index to measure the changes of brain complexity in Alzheimer's disease patients. It also provides a new perspective for the auxiliary diagnosis of Alzheimer's disease.
【作者單位】: 太原理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;河北銀行股份有限公司;
【基金】:國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61373101,61503272) 山西省青年科學(xué)基金(2015021090,201601D202042) 山西省回國留學(xué)人員科研資助項(xiàng)目(2016-037)
【分類號】:R749.16;TN911.6
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,本文編號:1492557
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