基因和排列熵在阿尔茨海默病早诊中的研究应用

• 作者: 孙婕 牛焱 相洁 胡廷 高原
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 阿尔茨海默症 载脂蛋白E(APOE) 排列熵 分类器
• 年，卷（期）: 2020,（15）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 274-278
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4425字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1905-0226

摘要

由于阿尔茨海默病(Alzheimer's Disease,AD)发病率高且不可逆,所以AD早诊尤为重要.已有研究发现AD患者与载脂蛋白E(Apolipoprotein E,APOE)有关,复杂度也有变化.可将复杂度用于AD诊断中,但其分类性能有待进一步提高.以排列熵(Permutation Entropy,PE)为指标,探讨了不同基因型的AD患者复杂度变化模式,研究了APOE载体的正常对照组(Normal Control,NC)、早期轻度认知损害(Early Mild Cognitive Impairment,EMCI)、晚期轻度轻度认知损害(Later Mild Cognitive Impairment,LMCI)和AD与未携带者脑信号复杂度的差异,提取显著差异脑区的PE值作为特征向量,根据基因型分别训练不同的分类器.结果表明,加上基因信息后可以96.67％的准确率区分EMCI与NC,且EMCI与LMCI的分类正确率由40.35％提高到88.24％,显著提高了AD早诊的正确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高原	太原理工大学信息与计算机学院	64	555	13.0	19.0
2	相洁	太原理工大学信息与计算机学院	34	182	9.0	12.0
3	胡廷	太原理工大学信息与计算机学院	2	0	0.0	0.0
4	孙婕	太原理工大学信息与计算机学院	2	1	1.0	1.0
5	牛焱	太原理工大学信息与计算机学院	8	7	2.0	2.0