北京生物医学工程
北京生物醫學工程
북경생물의학공정
BEIJING BIOMEDICAL ENGINEERING
2014年
6期
609-613,619
,共6页
刘卫芳%夏翃%王旭%周震
劉衛芳%夏翃%王旭%週震
류위방%하굉%왕욱%주진
阿尔茨海默症%轻度认知功能障碍%三维纹理分析%胼胝体%分类识别
阿爾茨海默癥%輕度認知功能障礙%三維紋理分析%胼胝體%分類識彆
아이자해묵증%경도인지공능장애%삼유문리분석%변지체%분류식별
Alzheimer disease%mild cognitive impairment%3D texture analysis%corpus callosum%classification
目的 利用脑MR图像中胼胝体的三维纹理特征对阿尔茨海默症患者(Alzheimer disease,AD)及轻度认知功能障碍(mild cognitive impairment,MCI)患者进行分类识别,以探索AD早期诊断新途径.方法 选取AD患者、MCI患者及健康对照者各l8例,采用灰度共生矩阵和游程长矩阵提取每位受试者胼胝体部位的三维纹理特征.通过筛选得到的纹理特征参量,利用BP神经网络建立识别模型,对AD患者、MCI患者和健康对照者进行分类识别,并对采用主成分分析、线性判别分析和非线性判别分析3种方法得到的识别结果进行比较.结果 使用神经网络模型的非线性判别分析的分类识别正确率最高.结论 利用三维纹理特征的神经网络模型可分类识别早期AD患者及MCI患者.
目的 利用腦MR圖像中胼胝體的三維紋理特徵對阿爾茨海默癥患者(Alzheimer disease,AD)及輕度認知功能障礙(mild cognitive impairment,MCI)患者進行分類識彆,以探索AD早期診斷新途徑.方法 選取AD患者、MCI患者及健康對照者各l8例,採用灰度共生矩陣和遊程長矩陣提取每位受試者胼胝體部位的三維紋理特徵.通過篩選得到的紋理特徵參量,利用BP神經網絡建立識彆模型,對AD患者、MCI患者和健康對照者進行分類識彆,併對採用主成分分析、線性判彆分析和非線性判彆分析3種方法得到的識彆結果進行比較.結果 使用神經網絡模型的非線性判彆分析的分類識彆正確率最高.結論 利用三維紋理特徵的神經網絡模型可分類識彆早期AD患者及MCI患者.
목적 이용뇌MR도상중변지체적삼유문리특정대아이자해묵증환자(Alzheimer disease,AD)급경도인지공능장애(mild cognitive impairment,MCI)환자진행분류식별,이탐색AD조기진단신도경.방법 선취AD환자、MCI환자급건강대조자각l8례,채용회도공생구진화유정장구진제취매위수시자변지체부위적삼유문리특정.통과사선득도적문리특정삼량,이용BP신경망락건립식별모형,대AD환자、MCI환자화건강대조자진행분류식별,병대채용주성분분석、선성판별분석화비선성판별분석3충방법득도적식별결과진행비교.결과 사용신경망락모형적비선성판별분석적분류식별정학솔최고.결론 이용삼유문리특정적신경망락모형가분류식별조기AD환자급MCI환자.
