本文選題：顳葉癲癇　切入點：彌散張量成像　出處：《生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志》2017年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了定位顳葉癲癇(TLE)患者腦白質(zhì)微結(jié)構(gòu)發(fā)生異常的重要腦區(qū),本文設(shè)立了正常對照組(NC)與TLE組兩組人群,采集了50位受試者(其中NC組28人,TLE組22人)的腦部彌散張量成像(DTI)影像,分別計算其部分各向異性(FA)、平均擴(kuò)散率(MD)、擴(kuò)散系數(shù)(AD)、徑向擴(kuò)散系數(shù)(RD)等參數(shù),并采用纖維束追蹤空間統(tǒng)計方法(TBSS),獲取組間差異的腦區(qū),然后利用支持向量機(SVM),對NC組與TLE組進(jìn)行分類,并與支持向量機-遞歸特征消除法(SVM-RFE)進(jìn)行比較,最后對重要腦區(qū)及其分布進(jìn)行分析與討論。實驗結(jié)果表明,TLE患者的FA值存在明顯降低的腦區(qū)主要有胼胝體、上縱束、放射冠、外囊、內(nèi)囊、下額枕束、鉤束、矢狀層等,基本呈雙側(cè)分布,其中大部分腦區(qū)的MD、RD值明顯增高,AD值雖有增高,但差異無統(tǒng)計學(xué)意義。支持向量機-纖維束追蹤空間統(tǒng)計法(SVM-TBSS)利用FA、MD、RD進(jìn)行分類的準(zhǔn)確率分別為82%、76%、76%,特征融合后分類準(zhǔn)確率為80%;SVM-RFE利用FA、MD、RD進(jìn)行分類準(zhǔn)確率分別為90%、90%和92%,特征融合后分類準(zhǔn)確率達(dá)到100%,SVM-RFE分類性能明顯優(yōu)于SVM-TBSS,對分類有重要影響的特征主要分布于聯(lián)絡(luò)纖維和連合纖維腦區(qū)。研究結(jié)果表明,DTI參數(shù)能有效地反映TLE患者的腦白質(zhì)纖維異常改變,可用于闡明其病理機制、定位病灶及實現(xiàn)自動診斷。
[Abstract]:In order to locate the important areas of white matter microstructures in patients with temporal lobe epilepsy (Tle), two groups of normal control group and TLE group were established. DTI images were collected from 50 subjects (including 28 patients in NC group and 22 in TLE group). The parameters such as partial anisotropy, average diffusion rate (MDN), diffusion coefficient (ADT) and radial diffusion coefficient (RD) were calculated, respectively. The spatial statistical method of traceability of fiber bundle was used to obtain the different brain regions between groups. Then, support vector machine (SVM) was used to classify NC group and TLE group, and compared with SVM-RFE (support vector machine-recursive feature elimination method). Finally, the important brain regions and their distribution were analyzed and discussed. The results showed that the main areas in which the FA values of TLE patients were significantly decreased were corpus callosum, superior longitudinal tract, coronal radiate, external capsule, internal capsule, inferior frontal occipital bundle, hook bundle, sagittal layer, etc. The MDR value in most of the brain regions was significantly increased, although the AD value was increased. But the difference was not statistically significant. The accuracy of SVM-TBSS-SVM-TBSS-SVM-TBSS-based classification was 822276 / 767, respectively, and that of SVM-RFE after feature fusion was 90% and 922% respectively, and the classification accuracy of SVM-RFE was 90% and 922%, respectively, after the feature fusion, the classification accuracy of SVM-TBSSS was 90% and 922% respectively, and the classification accuracy of SVM-RFE was 90% and 922% respectively. The classification accuracy of SVM-RFE is 100% after feature fusion, and the classification performance of SVM-RFE is obviously better than that of SVM-TBSS.The main features that have important influence on classification are distributed in the brain regions of contact fibers and conjunctive fibers. The results show that the parameters of SVM-RFE can effectively reflect the brain of TLE patients. Abnormal changes in white matter fibers, It can be used to clarify the pathological mechanism, locate the lesion and realize automatic diagnosis.
【作者單位】： 華南理工大學(xué)材料科學(xué)與工程學(xué)院生物醫(yī)學(xué)工程系;廣東三九腦科醫(yī)院影像診斷中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(31371008) 廣東省科技計劃支撐項目(2015A02024006) 廣州市產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新重大專項(201604020170)
【分類號】：R742.1;TP18

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本文編號：1609893