本文關鍵詞：基于磁共振影像特征集成融合的AD診斷

  更多相關文章： 磁共振影像 阿爾茨海默病 影像特征融合 特征選擇分類集成模型 鏈式智能體遺傳算法 支持向量機

【摘要】：為了得到更高更穩(wěn)定的阿爾茨海默病(AD)診斷準確率,對腦磁共振影像紋理特征進行了集成融合,并用于AD分類診斷.首先,基于病理知識提取腦磁共振影像中左右腦相關解剖結構的體積、紋理特征;然后,采用鏈式智能體遺傳算法與支持向量機相結合的封裝式特征選擇分類集成模型,對提取的特征集進行特征選擇,從而實現(xiàn)融合;最后,利用融合后的特征進行分類診斷,并將融合后的分類結果與融合前以及采用p值法特征選擇的分類結果進行對比.實驗結果表明,相比融合前的特征以及采用p值法進行選擇的特征,利用所提算法融合后的特征具有更高且更穩(wěn)定的分類準確率、靈敏度和特異度.
【作者單位】： 重慶大學通信工程學院;第三軍醫(yī)大學生物醫(yī)學工程學院;
【關鍵詞】： 磁共振影像 阿爾茨海默病 影像特征融合 特征選擇分類集成模型 鏈式智能體遺傳算法 支持向量機
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61108086,91438104,11304382) 中國博士后科學基金資助項目(2013M532153) 中央高校基本科研業(yè)務費專項資金資助項目(CDJZR12160011,CDJZR13160008,CDJZR155507) 重慶市博士后科研項目特別資助項目
【分類號】：TP18;R749.16
【正文快照】： 阿爾茨海默病(Alzheimer's disease,AD)是一種常見的神經(jīng)性退行性疾病,其防治的關鍵是早期無創(chuàng)診斷.磁共振成像(MRI)能定量地反映腦中不同組織在結構和功能上的變化,表征代謝物濃度,在AD早期診斷中取得了較好的應用效果[1].研究發(fā)現(xiàn),AD的早期病變過程和一些與認知相關的解剖結

【相似文獻】

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1 張清;B. Ganeshan;K.A. Miles;R.C.D. Young;C.R. Chatwin;H.M.D. Gurling;H.D. Critchley;;腦磁共振影像三維結構分析揭示精神分裂癥灰質分布異常[J];國際醫(yī)學放射學雜志;2010年03期

2 ;[J];;年期

，

本文編號：609932