基于MR和PET成像的轻度阿尔茨海默病分类方法

作者：朱旭艳; 余洪山; 赵科; 隆晓菁; 陈书中

来源：电子测量与仪器学报, 2013, 27(09): 850-858.

DOI：10.3724/SP.J.1187.2013.00850

• 磁共振(MR)成像
• 正电子发射断层(PET)成像
• 阿尔茨海默氏症(AD)
• 支持向量机(SVM)

提出了一种能准确分割与阿尔茨海默病相关的脑部区域的方法.首先,制作了最符合样本的模板；其次,在MR特征采集上,充分利用图像配准产生的形变场信息；接着,在处理PET图像时,先将其互配准到同一个体的MR图像上；最后,将提取出的各脑区特征用支持向量机分类.用全脑分类正确率为MR:0.8736,PET:0.9195,0.3MR +0.7PET:0.8621；灰质正确率为MR:0.8736,PET:0.9195,0.3MR +0.7PET:0.8621；双样本t检验正确率为MR:0.8391,PET:0.9195,0.3MR +0.7PET:0.8966.在用大脑皮层分区进行分类时,MR的内嗅区皮质正确率最高(0.8391),PET的楔前叶正确率最高(0.9195),0.3MR +0.7PET的内嗅区皮质正确率最高(0.9425).试验结果表明该方法与现有方法相比,能更准确的区分轻度AD患者和正常老人,有助于AD疾病的预防及早期诊断.

• 单位
  中国科学院深圳先进技术研究院; 湖南大学; 东北大学