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高斯过程模型文献资料
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基于MR图像纹理特征的阿尔茨海默病分类模型
目的 基于MR图像,提取脑部海马区域纹理特征参数建立阿尔茨海默病(Alzheimer disease,AD)的早期分类预测模型.方法 研究数据来源于美国国立老年研究所ADNI数据库,收集研究对象的磁共振(magnetic resonance,MR)脑图像,分别基于左、右和双侧海马图像,通过区域增长法和Contourlet变换提取纹理特征参数,结合研究对象的基本信息作为特征变量采用高斯过程分类方法建立AD患者和健康对照的诊断模型以及轻度认知障碍(mild cognitive impairment,MCI)患者转变为AD的预测模型,并评价模型的灵敏度、特异度以及ROC曲线下面积.结果 研究共纳入420例研究对象.基于AD和健康对照两组构建的分类模型,双侧海马区的灵敏度、特异度以及ROC曲线下面积分别为92.7％、87.1％和0.922,均大于基于左侧或右侧海马区图像建立的模型.基于MCI数据建立的AD早期预测模型中,灵敏度高为82.4％,ROC曲线下面积高为0.836.结论 基于脑部海马区的Contourlet纹理特征构建预测模型,可以识别AD早期的病变情况,这将有助于早期监测MCI进展为AD,为减缓和治疗AD发病提供依据.
关键词： 阿尔茨海默病 Contourlet变换 纹理特征 高斯过程模型 轻度认知障碍
