基于海马纹理特征的阿尔茨海默病早期识别

• 作者: 丁艳辉 冯枫 刘勇 周波 姚洪祥 张增强 张熙 王盼 赵坤 郑元杰
• 来源期刊: 太赫兹科学与电子信息学报
• 学科: 医学
• 关键词: 阿尔茨海默病 海马 影像组学特征 支持向量机
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 信号与信息处理、计算机与控制
• 页码范围: 136-140
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.7|R455
• 字数: 3069字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11805/TKYDA201901.0136

摘要

阿尔茨海默病(AD)是一种神经退行性疾病.随着脑医学影像的发展,对AD诊断的精确度也在进一步提高,但对AD的诊断,客观上仍缺少好的生物标记.为寻找到AD的更稳定的生物标记,利用海马的影像组学特征对海马的信号强度、形状、灰度阶梯分布等特征进行刻画,通过方差分析(ANOVA)和事后检验,在统计学上寻找出正常对照(NC)、AD、轻度认知损害(MCI)之间存在差异的特征;通过与被试的简易智能状况检查(MMSE)评分进行相关性分析,找寻与MMSE评分相关性较高的特征;利用支持向量机(SVM)构建一个对AD和NC分类的模型,交叉验证得到的正确率为86％.结果表明,海马的影像组学特征是一个很好的生物标记,能对AD进行有效的早期识别.