本文選題：輕度認(rèn)知障礙　切入點(diǎn)：腦皮層厚度　出處：《小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng)》2017年12期

【摘要】：本文使用Adaboost集成學(xué)習(xí)方法基于大腦皮層厚度的結(jié)構(gòu)磁共振圖像數(shù)據(jù)(SMRI)來區(qū)分輕度認(rèn)知障礙患者以及正常健康人.本文分別選取100名健康人和104名輕度認(rèn)知障礙患者作為正常對(duì)照組和實(shí)驗(yàn)組,主要針對(duì)兩組人群的結(jié)構(gòu)磁共振圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析.首先利用基于兩獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)的特征選擇方法對(duì)噪聲特征進(jìn)行篩選,再通過離群點(diǎn)檢測(cè)方法對(duì)異常數(shù)據(jù)進(jìn)行分析并加以排除.最后使用Adaboost集成學(xué)習(xí)方法進(jìn)行分類,并且通過留一交叉驗(yàn)證評(píng)估分類的準(zhǔn)確率高達(dá)89.37%.通過實(shí)驗(yàn)證明,上述方法對(duì)區(qū)分輕度認(rèn)知障礙患者和正常健康人具有顯著的效果,這將有助于實(shí)現(xiàn)對(duì)阿爾茨海默疾病早期的自動(dòng)診斷.
[Abstract]:In this study, we used Adaboost integrated learning method to distinguish mild cognitive impairment patients from normal subjects based on the structural magnetic resonance imaging data of cerebral cortex thickness. 100 healthy persons and 104 mild cognitive impairment patients were selected respectively. As normal control group and experimental group, The structural magnetic resonance image data of two groups of people are analyzed. Firstly, the noise features are screened by the feature selection method based on two independent samples T test. Finally, the outlier data are analyzed and eliminated by outlier detection. Finally, Adaboost integrated learning method is used to classify, and the accuracy of classification is as high as 89.377.It is proved by experiments that the accuracy of classification is as high as 89.37. These methods have significant effect in distinguishing mild cognitive impairment patients from healthy people, which will help to realize early automatic diagnosis of Alzheimer's disease.
【作者單位】： 山東師范大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;蘭州大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61210010)資助
【分類號(hào)】：R749.16;TP181

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本文編號(hào)：1663610