本文關(guān)鍵詞：基于Adaboost的輕度認(rèn)知障礙和阿爾茨海默病分類

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【摘要】：目的采用Adaboost集成分類方法區(qū)分輕度認(rèn)知障礙(MCI)、阿爾茨海默病(AD)患者與正常對(duì)照(NC)的功能與結(jié)構(gòu)磁共振成像數(shù)據(jù)。方法對(duì)26例MCI患者(MCI組)、26例AD患者(AD組)及30名健康老年人(NC組)的MRI圖像進(jìn)行分析,選擇雙側(cè)海馬體積及3組間存在顯著差異腦區(qū)的低頻振幅值(ALFF)作為分類特征,采用Adaboost集成分類器對(duì)3組被試進(jìn)行兩兩分類,利用留一交叉驗(yàn)證估算分類準(zhǔn)確率。結(jié)果增加性別、年齡和MMSE特征后,Adaboost集成分類方法對(duì)AD與MCI、MCI與NC、AD與NC分類準(zhǔn)確率分別達(dá)98.08%、80.36%和100%。結(jié)論 Adaboost集成分類方法可較好地區(qū)分MCI、AD與NC。
【作者單位】： 太原理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;首都醫(yī)科大學(xué)宣武醫(yī)院放射科;磁共振成像腦信息學(xué)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 集成分類 阿爾茨海默病 輕度認(rèn)知障礙 磁共振成像
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61373101,61473196) 北京市科技新星項(xiàng)目(Z12111000250000,Z131107000413120) 北京市衛(wèi)生系統(tǒng)高層次衛(wèi)生技術(shù)人才學(xué)科骨干項(xiàng)目及認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)與學(xué)習(xí)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放課題(CNLZD1302) 山西省科技攻關(guān)項(xiàng)目(20140321001-01)
【分類號(hào)】：R749.1
【正文快照】： 北京100053;3.磁共振成像腦信息學(xué)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京100053)阿爾茨海默病(Alzheimer disease,AD)是一種不可逆的神經(jīng)退行性疾病,臨床表現(xiàn)為記憶下降和其他認(rèn)知功能損害,且會(huì)嚴(yán)重影響患者的日常生活。輕度認(rèn)知障礙(mild cognitive impairment,MCI)是AD的前驅(qū)階段,但尚未達(dá)，

本文編號(hào)：625597