原文服务方: 广东医科大学学报       
摘要:
目的 比较两种VBM算法对阿尔茨海默病(AD)MR图像分析效果.方法 利用优化VBM算法和DARTEL算法对14例AD患者和23名健康对照者的MR图像进行分析,并对其全脑灰质进行基于体素的统计学比较.结果 两种方法分析结果显示在海马、杏仁核等区域的灰质萎缩程度基本一致,但优化VBM算法有个别区域的簇比用DARTEL算法的要小,有部分区域则未见报告.结论 在MR图像分析上,DARTEL算法比优化VBM算法更有利于阿尔茨海默病的诊断.
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文献信息
篇名 两种VBM算法对阿尔茨海默病磁共振图像诊断价值的比较
来源期刊 广东医科大学学报 学科
关键词 DARTEL 阿尔茨海默病 磁共振成像
年,卷(期) 2013,(5) 所属期刊栏目 基础研究
研究方向 页码范围 496-500
页数 5页 分类号 TP391.9
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1005-4057.2013.05.002
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 熊刚强 广东医学院计算机科学教研室 25 65 4.0 6.0
2 蔡洁 广东医学院计算机科学教研室 13 31 4.0 5.0
3 周珂 广东医学院计算机科学教研室 23 176 6.0 13.0
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研究主题发展历程
节点文献
DARTEL
阿尔茨海默病
磁共振成像
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
广东医科大学学报
双月刊
2096-3610
44-1731/R
大16开
广东湛江文明东路2号
1983-01-01
中文
出版文献量(篇)
6882
总下载数(次)
0
总被引数(次)
22989
相关基金
广东省自然科学基金
英文译名:Guangdong Natural Science Foundation
官方网址:http://gdsf.gdstc.gov.cn/
项目类型:研究团队
学科类型:
论文1v1指导