本文關(guān)鍵詞： 阿爾茲海默癥 輕度認(rèn)知障礙 張量 認(rèn)知分?jǐn)?shù) 獨(dú)立成分分析 支持張量機(jī) 遞歸特征消除　出處：《中山大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了識(shí)別阿爾茲海默癥(Alzheimer's Disease,AD)與輕度認(rèn)知障礙(Mild Cognitive Impairment,MCI)患者,提出了一種基于三階張量方法的以MRI圖像腦灰質(zhì)灰度為特征的分類方法。采集了70例AD患者,112例MCI患者(包含在隨訪中轉(zhuǎn)化為AD的,MCI-C:MCI Converters與未轉(zhuǎn)化為AD的,MCI-NC:MCI Non-converters各56例),以及70例正常人(NC)的MRI腦圖像,提取腦灰質(zhì)各體素的灰度,獲得三階灰度張量。采用基于張量的獨(dú)立成分分析,以取得三階灰度張量的獨(dú)立成分;為了降低特征維數(shù),利用支持張量機(jī),將張量特征轉(zhuǎn)化為向量特征,再利用遞歸特征消除法獲取有效的主要特征。最后,對(duì)四組人群進(jìn)行分類:AD-NC,MCINC,AD-MCI,MCI-C-MCI-NC,此分類模型采用7折交叉驗(yàn)證的方法進(jìn)行訓(xùn)練測(cè)試。此外,還結(jié)合樣本的基本信息與認(rèn)知分?jǐn)?shù)進(jìn)行分類,證明了基本信息、認(rèn)知分?jǐn)?shù)和腦灰質(zhì)灰度提供了互補(bǔ)的信息,有助于提升分類效果。結(jié)果表明,該方法擁有優(yōu)良的分類性能,有助于對(duì)AD與MCI的診斷治療。
[Abstract]:To identify Alzheimer's disease (Alzheimer's disease) and mild cognitive impairment (MCI) Mild Cognitive Impairment. A classification method based on third-order Zhang Liang method was proposed for classification of gray matter in MRI images. 70 AD patients were collected. One hundred and twelve patients with MCI (including MCI-C: MCI Converters who were converted to AD during follow-up) and those who did not. MRI brain images of 56 cases of MCI-NC:MCI Non-converters and 70 cases of normal controls were used to extract grayscale of gray matter. The third grayscale Zhang Liang was obtained. The independent component analysis based on Zhang Liang was used to obtain the independent component of the third grayscale Zhang Liang. In order to reduce the feature dimension, we use Zhang Liang machine to transform Zhang Liang features into vector features, and then use recursive feature elimination method to obtain effective main features. Finally, four groups of people are classified into four groups: AD-NC. MCINCU AD-MCIU MCI-C-MCI-NC.The classification model was tested by a 7-fold cross-validation method. Combining the basic information of the sample with the cognitive score, it is proved that the basic information, the cognitive score and the gray level of gray matter provide complementary information, which is helpful to improve the classification effect. This method has good classification performance and is helpful to the diagnosis and treatment of AD and MCI.
【作者單位】： 南方醫(yī)科大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院//廣東省醫(yī)學(xué)圖像處理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;華南理工大學(xué)數(shù)學(xué)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(11201219) 廣東省醫(yī)學(xué)圖像處理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室項(xiàng)目(2014B030301042)
【分類號(hào)】：TP391.41;R749.16
【正文快照】： 阿爾茲海默癥(AD)是一種起病隱匿的進(jìn)行性發(fā)展的神經(jīng)系統(tǒng)退行性疾病,其多發(fā)于65歲以上的人群。2015年,全球癡呆患者人數(shù)已達(dá)4680萬(wàn)人,其中50%-75%為阿爾茲海默癥患者。目前在中國(guó),阿爾茲海默癥患者人數(shù)已居世界第一,同時(shí)也是全球增速最快的國(guó)家之一。然而,阿爾茲海默癥的診療

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