基于多模态磁共振特征分析的血管性认知障碍研究

• 作者: 冯锟 周洁 郑莉斯 陈江瑛 黄乐平
• 来源期刊: 中国医学装备
• 学科: 医学
• 关键词: 多模态磁共振 辅助诊断 血管性认知障碍 随机森林 图像处理
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 技术评估
• 页码范围: 53-57
• 页数: 5页
• 分类号: R445.2
• 字数: 4604字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/J.ISSN.1672-8270.2018.07.012

摘要

目的:研究基于多模态磁共振成像(MRI)技术构建的血管性认知障碍(VCI)辅助诊断系统,实现多模态MRI感兴趣区域轮廓分析、感兴趣区域特征提取、纹理特征识别等功能,为非痴呆型VCI诊断提供支持.方法:结合图像分割、纹理分析等图像处理方法,以广州市红十字会医院2014-2017年190例患者多模态磁共振影像资料为样本,构建基于随机森林的非痴呆型VCI诊断模型,研究利用多模态磁共振影像特征及影像组学建模方法,对多模态磁共振图像进行感兴趣区域分割、特征提取,构建出非痴呆型VCI诊断模型.结果:VCI的诊断准确率可达84.61％,其中非痴呆型VCI准确率为85.31％,血管性痴呆准确率为83.92％,成为VCI早期筛查的有效补充.结论:非痴呆型VCI是VCI的早期阶段,构建的辅助诊断模型提高了VCI早期诊断效率,为解决类似的临床问题提供了借鉴.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈江瑛	广州市红十字会医院放射科	7	10	2.0	2.0
2	冯锟	广州市红十字会医院放射科	2	5	2.0	2.0
3	周洁	广州市红十字会医院放射科	6	58	3.0	6.0
4	黄乐平	广州市红十字会医院放射科	6	5	2.0	2.0
5	郑莉斯	广州市红十字会医院放射科	2	3	1.0	1.0