【摘要】：針對阿爾茲海默癥(AD)通常會導(dǎo)致海馬體區(qū)域萎縮的現(xiàn)象,提出一種使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)對腦部磁共振成像(MRI)的海馬體區(qū)域進(jìn)行AD識別的方法。測試數(shù)據(jù)來自ADNI數(shù)據(jù)庫提供的188位患者和229位正常人的腦部MRI圖像。首先,將所有腦圖像進(jìn)行顱骨剝離,并配準(zhǔn)到標(biāo)準(zhǔn)模板;其次,使用線性回歸進(jìn)行腦部萎縮的年齡矯正;然后,經(jīng)過預(yù)處理后,從每個(gè)對象的3D腦圖像的海馬體區(qū)域提取出多幅2.5D的圖像;最后,使用CNN對這些圖像進(jìn)行訓(xùn)練和識別,將同一個(gè)對象的圖像識別結(jié)果用于對該對象的聯(lián)合診斷。通過多次十折交叉驗(yàn)證方式進(jìn)行實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提方法的平均識別準(zhǔn)確率達(dá)到88.02%。與堆疊自動編碼器(SAE)方法進(jìn)行比較,比較結(jié)果表明,所提方法在僅使用MRI進(jìn)行診斷的情況下效果比SAE方法有較大提高。
[Abstract]:According to the phenomenon that Alzheimer's disease (AD) usually results in atrophy of hippocampal area, a novel method for AD recognition of hippocampal region in brain magnetic resonance imaging (MRI) using convolution neural network (CNN) is proposed. The data were obtained from MRI images from 188 patients and 229 normal subjects from the ADNI database. First, all brain images were removed from the skull and matched to the standard template. Secondly, linear regression was used to correct the age of brain atrophy. A number of 2.5D images were extracted from the hippocampal region of 3D brain images of each object. Finally, CNN was used to train and recognize these images, and the recognition results of the same object were used for the joint diagnosis of the same object. The experimental results show that the average recognition accuracy of the proposed method is 88.02. Compared with the stacked automatic encoder (SAE) method, the results show that the proposed method is more effective than the SAE method in diagnosis only with MRI.
【作者單位】： 福州大學(xué)物理與信息工程學(xué)院;福建省醫(yī)療器械與醫(yī)藥技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;廈門理工學(xué)院光電與通信工程學(xué)院;福建省生態(tài)產(chǎn)業(yè)綠色技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：福建省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2016J05157) 福建省中青年教師教育科研項(xiàng)目(JAT160074) 廈門市科技計(jì)劃項(xiàng)目(3502Z20153017)~~
【分類號】：R749.16;TP183

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本文編號：2131295