發(fā)布時間：2017-08-02 15:20

  本文關(guān)鍵詞：基于磁共振影像特征集成融合的AD診斷

  更多相關(guān)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?zhǔn)街悄荏w遺傳算法 支持向量機(jī)

【摘要】：為了得到更高更穩(wěn)定的阿爾茨海默病(AD)診斷準(zhǔn)確率,對腦磁共振影像紋理特征進(jìn)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(guān)解剖結(jié)構(gòu)的體積、紋理特征;然后,采用鏈?zhǔn)街悄荏w遺傳算法與支持向量機(jī)相結(jié)合的封裝式特征選擇分類集成模型,對提取的特征集進(jìn)行特征選擇,從而實(shí)現(xiàn)融合;最后,利用融合后的特征進(jìn)行分類診斷,并將融合后的分類結(jié)果與融合前以及采用p值法特征選擇的分類結(jié)果進(jìn)行對比.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相比融合前的特征以及采用p值法進(jìn)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(zhǔn)確率、靈敏度和特異度.
【作者單位】： 重慶大學(xué)通信工程學(xué)院;第三軍醫(yī)大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院;
【關(guān)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?zhǔn)街悄荏w遺傳算法 支持向量機(jī)
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61108086,91438104,11304382) 中國博士后科學(xué)基金資助項目(2013M532153) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)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(guān)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(jié)構(gòu)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(yīng)用效果[1].研究發(fā)現(xiàn),AD的早期病變過程和一些與認(rèn)知相關(guān)的解剖結(jié)

【相似文獻(xiàn)】

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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(jié)構(gòu)分析揭示精神分裂癥灰質(zhì)分布異常[J];國際醫(yī)學(xué)放射學(xué)雜志;2010年03期

2 ;[J];;年期

，

本文編號：609932