简介：本研究提出基于三类解剖特征的SVM建模方法,探索样本、特征及算法选择三个因素,对阿尔茨海默症（AD）及其前驱阶段分类的重要性。该方法以三维重构sMRI后不同大脑区域的灰质体积、皮层表面积及其平均厚度三类特征作为SVM模型的输入参数,并采用十折交叉验证方法对AD患者、轻度认知损害患者和健康者进行分类识别,并与其他文献结果进行比较分析。实验结果表明,为了达到更高的分类准确率,选择合适的样本和特征,比选择算法更重要。此结论为未来AD的计算机辅助诊断研究工作提供了有益的指导。
简介：阿尔茨海默病（AD）以慢性、进行性智力下降为特征。随着结构与功能影像技术的发展,AD早期诊断的准确率大幅提高,笔者对辅助早期诊断AD的MRI、CT基于体素的形态学测量、正电子发射断层成像、单光子发射计算机断层扫描等多种结构功能影像技术进行综述。
基于sMRI的阿尔茨海默症分类影响因素研究
结构与功能影像技术在阿尔茨海默病早期诊断中的应用现状及进展
