基于多模态 MRI 的 AD 分类模型

• 作者: 曹锐 梁红 武政 相洁 陈俊杰
• 来源期刊: 太原理工大学学报
• 关键词: 结构M RI 功能M RI 静息态脑功能网络 阿尔兹海默症 分类
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机与电力工程
• 页码范围: 85-88,93
• 页数: 5页
• 分类号: TP18|TP399
• 语种: 中文
• DOI: 10.16355/j.cnki.issn1007-9432tyut.2015.01.017

摘要

利用多模态磁共振成像数据，构建静息态功能网络，提取了网络属性及结构像中萎缩灰质的灰质体积作为分类特征，训练SVM 分类器。实验结果表明，利用结构和功能组合特征，可以区分M CI与正常对照（准确率91.7％），AD 与正常对照（准确率100％），AD 与 M CI （准确率87.8％），有效提高了两类疾病的分类正确率。结果说明提出的分类模型是一种较好的辅助诊断模型。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈俊杰	太原理工大学计算机科学与技术学院	220	1728	20.0	30.0
2	相洁	太原理工大学计算机科学与技术学院	34	182	9.0	12.0
3	曹锐	太原理工大学计算机科学与技术学院	24	100	5.0	9.0
4	武政	太原理工大学计算机科学与技术学院	3	18	3.0	3.0
5	梁红	太原理工大学计算机科学与技术学院	2	20	2.0	2.0