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基于多模态磁共振影像的抑郁障碍自动分类研究 被引量：9
1
作者 王静 彭红军 +3 位作者 杨勇哲 张越 孔令茵 吴凯 《中国神经精神疾病杂志》 CAS CSCD 北大核心 2018年第10期583-588,共6页
目的基于多模态磁共振影像,对抑郁障碍患者和正常对照进行自动分类。方法采集40例抑郁障碍患者和40名正常对照的结构磁共振和静息态功能磁共振图像,基于自动解剖标签模板提取90个感兴趣区域的灰质体积、局部一致性、低频振荡振幅和度中... 目的基于多模态磁共振影像,对抑郁障碍患者和正常对照进行自动分类。方法采集40例抑郁障碍患者和40名正常对照的结构磁共振和静息态功能磁共振图像,基于自动解剖标签模板提取90个感兴趣区域的灰质体积、局部一致性、低频振荡振幅和度中心度作为特征进行输入,用基于递归特征消除的支持向量机对抑郁障碍患者和正常对照进行自动分类研究。结果局部一致性和低频振荡振幅的组合为最佳分类特征,分类准确率达到87.50%,并且分类权重最大的脑区主要位于额叶和舌回。结论基于多模态磁共振影像的自动分类能从个体水平上有效区分抑郁障碍患者和正常对照,额叶和舌回的特征用于抑郁障碍的诊断敏感性较高。 展开更多
关键词 抑郁障碍 多模态磁共振影像 支持向量机 递归特征消除
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基于多模态磁共振影像的首发未用药精神分裂症自动分类研究 被引量：7
2
作者 杨勇哲 张越 +8 位作者 吴逢春 陆小兵 宁玉萍 黄飚 杜欣 李承炜 王凯曦 吴效明 吴凯 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第5期674-680,共7页
慢性精神分裂症患者大脑的结构和功能异常已经被广泛报道,但是首发未用药精神分裂症患者和正常人的相关研究较少。本研究采集了44名首发未用药精神分裂症患者和56名正常人的结构和静息态功能磁共振图像,基于自动解剖标签模板提取了90个... 慢性精神分裂症患者大脑的结构和功能异常已经被广泛报道,但是首发未用药精神分裂症患者和正常人的相关研究较少。本研究采集了44名首发未用药精神分裂症患者和56名正常人的结构和静息态功能磁共振图像,基于自动解剖标签模板提取了90个感兴趣区域的灰质体积、局部一致性、低频振荡振幅和度中心度作为特征,并将这些特征作为输入,用基于递归特征消除的支持向量机对首发未用药精神分裂症患者和正常人进行分类。结果表明,局部一致性和低频振荡振幅的组合为最佳分类特征,分类准确率达到96.97%,并且分类权重最大的脑区主要位于额叶。研究结果有利于加深对精神分裂症神经病理机制的了解,有助于开发出用于临床辅助诊断的生物学标记物。 展开更多
关键词 首发精神分裂症 多模态磁共振影像 支持向量机 递归特征消除
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基于多模态磁共振影像的精神分裂症患者多特征分类研究 被引量：5
3
作者 张越 杨勇哲 +6 位作者 吴逢春 陆小兵 宁玉萍 杜欣 李承炜 王凯曦 吴凯 《中国医学物理学杂志》 CSCD 2017年第1期99-104,共6页
精神分裂症(SZ)的分类研究已经被广泛报道,但是之前比较多的研究都是基于单个模态的或者单个特征的。本研究提出了一种基于多模态磁共振影像的自动分类方法,采集了44例SZ患者与56例健康正常人的结构与功能磁共振影像,基于自动解剖标签... 精神分裂症(SZ)的分类研究已经被广泛报道,但是之前比较多的研究都是基于单个模态的或者单个特征的。本研究提出了一种基于多模态磁共振影像的自动分类方法,采集了44例SZ患者与56例健康正常人的结构与功能磁共振影像,基于自动解剖标签模板提取了90个感兴趣区域的灰质体积、局部一致性、低频振荡振幅和度中心度作为分类模型的输入特征。为了降低特征维度,利用递归特征消除法获取对分类有效的主要特征,然后采用支持向量机对SZ患者和正常人进行分类。结果表明,将4种多模态特征组合起来作为分类特征时,分类准确率达到94.47%,明显优于单独将这些特征作为分类模型的输入特征时取得的分类效果,并且研究发现分类权重最大的脑区主要集中在额叶、颞叶和枕叶。研究结果有助于理解SZ患者的病理机制与进展规律及实现自动诊断。 展开更多
关键词 精神分裂症 多模态磁共振影像 灰质体积 局部一致性 低频振荡振幅 度中心度
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基于机器学习的脑胶质瘤多模态影像分析 被引量：2
4
作者 吴强 何泽鲲 +3 位作者 刘琚 崔晓萌 孙双 石伟 《山东大学学报（医学版）》 CAS 北大核心 2020年第8期81-87,共7页
脑部胶质瘤是临床中常见的一种原发性脑肿瘤,具有复发率高、死亡率高以及治愈率低的特点。常规临床诊断主要依靠计算机断层扫描(CT)和磁共振成像(MRI)检查技术进行鉴别。随着成像技术和机器学习方法的不断发展,多模态影像智能分析技术... 脑部胶质瘤是临床中常见的一种原发性脑肿瘤,具有复发率高、死亡率高以及治愈率低的特点。常规临床诊断主要依靠计算机断层扫描(CT)和磁共振成像(MRI)检查技术进行鉴别。随着成像技术和机器学习方法的不断发展,多模态影像智能分析技术已经逐步成为研究热点,在脑胶质瘤的病灶分割测量、肿瘤分级、预后生存周期预测和基因型辨别等方面具有重要的应用前景。本文重点介绍基于机器学习和多模态影像在脑胶质瘤临床辅助诊断和预后评估中的应用进展。 展开更多
关键词 脑部胶质瘤 机器学习 多模态磁共振影像 影像病灶分割 生存周期预测 基因型预测
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多模态磁共振成像及影像组学在评价胶质瘤分级及IDH-1基因分型中的应用价值探讨
5
作者 姚萌萌 王卫中 +2 位作者 刘梦 刘佳 杜云 《益寿宝典》 2021年第22期164-166,共3页
探讨多模态磁共振成像及影像组学在评价胶质瘤分级及 IDH-1 基因分型中的应用价值。方法:回顾分析 2020 年 1 月~2021 年 6 月在我院行外科手术治疗的 42 例胶质瘤患者的临床资料,根据不同级别进行分组及 IDH-1 基因分型进行分组,术前均... 探讨多模态磁共振成像及影像组学在评价胶质瘤分级及 IDH-1 基因分型中的应用价值。方法:回顾分析 2020 年 1 月~2021 年 6 月在我院行外科手术治疗的 42 例胶质瘤患者的临床资料,根据不同级别进行分组及 IDH-1 基因分型进行分组,术前均行 MRI 检查,多 b 值 DWI 成像,比较 DTI 定量参数。 结果:高级别胶质瘤实质区、肿瘤周围水肿区的 ADC、ADC 比值显著低于低级别胶质瘤,FA、FA 比值显著高于低级别胶质瘤(P<0.05);IDH-1 基因突变型 ADCmean、ADCmin、rADCmean、rADCmin 均大于 IDH-1 基因野生型(P<0.05)。 结论:多模态磁共振成像及影像组学在评价胶质瘤分级及 IDH-1 基因分型中的应用价值显著,能为脑胶质瘤分级及 IDH-1 基因分型提供更为判断信息。 展开更多
关键词 胶质瘤 多模态磁共振成像及影像组学 分级 IDH-1基因分型
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