基于MR图像三维纹理特征的阿尔茨海默病和轻度认知障碍的分类

• 作者: 周晓霞 李昕 王旭 童隆正
• 来源期刊: 中国医学影像技术
• 学科: 医学
• 关键词: 阿尔茨海默病 轻度认知障碍 磁共振成像 三维纹理分析 支持向量机
• 年，卷（期）: 2011,（5）
• 所属期刊栏目: 医学物理与工程学
• 页码范围: 1047-1051
• 分类号: R445.2|R741
• 字数: 3568字
• 语种: 中文

摘要

目的 利用三维纹理特征对阿尔茨海默病(AD)患者和轻度认知障碍(MCI)患者进行分类识别,以探索AD早期诊断新途径.方法 对12例早期AD患者(AD组)、12例MCI患者(MCI组)及12名健康对照者(NC组)的MR图像进行三维纹理分析,采用灰度共生矩阵和游程长矩阵提取每位受试者左、右侧海马结构及胼胝体的三维纹理特征,选取三组间存在显著性差异的纹理参数作为特征变量,采用支持向量机(SVM)方法对各组进行分类,利用留一法估算分类准确率.结果 对NC组与MCI组、MCI组与AD组、NC组与AD组进行分类识别的最高准确率分别为79.17%、83.33%、91.67%.结论 利用三维纹理分析可分类识别早期AD患者及MCI患者,有助于AD的早期诊断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李昕	首都医科大学生物医医学程学院	76	422	11.0	16.0
2	王旭	首都医科大学生物医医学程学院	74	278	9.0	13.0
3	童隆正	首都医科大学生物医医学程学院	54	306	10.0	15.0
4	周晓霞	首都医科大学生物医医学程学院	12	53	3.0	7.0