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：计算机应用, 2022, 42(01): 310-315.

• 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

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。

• 单位
  北京工商大学