3DPCANet在阿尔茨海默症功能磁共振成像图像分类中的应用

• 作者: 贾洪飞 刘茜 王瑜 肖洪兵 邢素霞
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 医学
• 关键词: 阿尔茨海默症 功能磁共振成像 3DPCANet 支持向量机 均值低频波动振幅
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 前沿与综合应用|Frontier and comprehensive applications
• 页码范围: 310-315
• 页数: 6页
• 分类号: R742|TP317.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021010132

摘要

阿尔茨海默症(AD)是一种起病隐匿的进行性神经退行性疾病,会使患者的大脑脑区结构发生改变.为辅助医生对AD患者的病情做出正确判断,提出了一种改进的三维主成分分析网络(3DPCANet)模型,并结合被试者全脑均值低频波动振幅(mALFF)图像来对AD进行分类.首先,对功能磁共振成像(fMRI)数据进行预处理,计算出全脑mALFF图像;然后,利用改进的3DPCANet深度学习模型进行特征提取;最后,使用支持向量机(SVM)对不同阶段的AD患者的特征进行分类.实验结果显示,所提模型简单,鲁棒性好,且其在主观记忆衰退(SMD)与AD、SMD与晚期轻度认知障碍(LMCI)以及LMCI与AD上的分类准确率分别达到了92.42％、91.80％和89.33％,验证了提出方法的有效性和可行性.