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摘要:
目的 探讨优化VBM算法和DARTEL算法在分析阿尔茨海默病(AD)患者MRI的差别.方法 利用两种算法对14例AD患者(AD组)和23名健康对照(NC组)的MRI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 两种算法均报告颞叶右侧、海马、海马沟、海马旁回、杏仁核、枕叶深部存在灰质萎缩,但DARTEL算法报告的簇明显多于优化VBM算法;另外,部分区域在设置P<0.005时优化VBM算法仍未见报告.结论 分析AD患者的MRI时,采用DARTEL算法比优化VBM算法更合理.
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综述
VBM-DARTEL 方法在阿尔茨海默症 MRI 图像分析中的应用
DARTEL
阿尔兹海默症
基于体素的形态学测量
磁共振成像
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 优化VBM算法和DARTEL算法分析阿尔茨海默病MRI
来源期刊 中国医学影像技术 学科 工学
关键词 阿尔茨海默病 基于体素的形态学测量 磁共振成像
年,卷(期) 2014,(3) 所属期刊栏目 影像技术学
研究方向 页码范围 462-466
页数 5页 分类号 TP391.9
字数 语种 中文
DOI
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 25 65 4.0 6.0
2 蔡洁 13 31 4.0 5.0
3 周珂 23 176 6.0 13.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
阿尔茨海默病
基于体素的形态学测量
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
中国医学影像技术
月刊
1003-3289
11-1881/R
大16开
北京市海淀区北四环西路21号大猷楼502室
82-509
1985
chi
出版文献量(篇)
15544
总下载数(次)
6
总被引数(次)
108114
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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:
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