基于影像组学的重度抑郁症及阈下抑郁症分类研究

• 作者: 单保慈 图娅 王露莹 赵书俊
• 来源期刊: 中国医学影像学杂志
• 学科: 医学
• 关键词: 抑郁症 磁共振成像 影像组学 支持向量机 诊断,鉴别
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 影像技术学
• 页码范围: 538-542,549
• 页数: 6页
• 分类号: R445.2|R749.4
• 字数: 3516字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-5185.2020.07.015

摘要

目的 识别与抑郁症诊断相关的影像组学特征,并基于所识别的特征建立和评估重度抑郁症(MDD)和阈下抑郁症(StD)的分类模型.资料与方法 纳入171例受检者,其中MDD 40例、StD 57例、正常对照组74例,进行头部MRI扫描,获得T1WI图像,基于解剖图谱提取116个脑区的影像组学特征,通过基于树的特征选择方法计算初始特征的重要程度,在已识别特征的基础上构建SVM模型,并通过准确度、敏感度和特异度评估分类器性能.结果 使用分类器区分MDD患者与正常对照组的分类准确度为86.51％,使用分类器区分StD患者和正常对照组的准确度为72.74％.对照组与MDD组分析显示,重要程度排名前10位的特征中所占比例最高的脑区位于颞极;而StD组与正常对照组分析显示,所占比例最高的脑区位于小脑.结论 基于影像组学的方法在诊断分类MDD和StD方面具有潜在的效用,通过对识别特征的位置进行定位,可以对疾病的病灶进行识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	图娅		160	2382	25.0	39.0
2	单保慈	中国科学院高能物理研究所北京市射线成像技术与装备工程技术研究中心	63	684	15.0	24.0