轻度认知障碍患者脑皮层多特征分析与分类

作     者：郭圣文 吴聪玲 赖春任 吴宇鹏 江行军 赵地 Guo Shengwen;Wu Congling;Lai Chunren;Wu Yupeng;Jiang Xingjun;Zhao Di

作者机构：华南理工大学材料科学与工程学院广州510006 

出 版 物：《东南大学学报（自然科学版）》 (Journal of Southeast University：Natural Science Edition)

年 卷 期：2017年第47卷第3期

页      面：483-489页

核心收录：

学科分类：0831[工学-生物医学工程（可授工学、理学、医学学位）] 100207[医学-影像医学与核医学] 1002[医学-临床医学] 08[工学] 1010[医学-医学技术（可授医学、理学学位）] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 10[医学] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(31371008) 广东省科技计划资助项目(2015A02024006) 广州市产学研协同创新重大专项资助项目(201604020170) 

主　　题：轻度认知障碍 转化 脑皮层特征 特征选择 支持向量机 纵向变化 

摘      要：揭示稳定型轻度认知障碍患者、转化型轻度认知障碍患者与健康正常人之间的脑结构及其形态变化差异,以区分3组人群.首先,选择73例健康正常人、46例稳定型MCI患者和40例转化型MCI患者,采集基线期以及1年和2年时间节点的脑结构磁共振图像;然后,应用Freesurfer软件计算皮层厚度、灰质体积、表面积和平均曲率等脑皮层形态结构特征,并分别利用T检验方法、稀疏约束降维法和递归特征消去法,选择重要特征;最后,利用线性支持向量机对3组人群进行分类,分析具有强分类能力的重要脑区及其分布.结果表明,递归特征消去法的分类性能最优,稀疏约束降维法次之,T检验最差;4种皮层特征融合,尤其是基线与纵向变化特征融合,可显著提高分类性能.脑皮层结构特征及其随时间的变化信息,能被有效地应用于稳定型和转化型MCI患者的自动分类.