【摘 要】
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近年来,针对阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease,AD)以及其前阶段(即轻度认知障碍(mild cognitive impairment,MCI)和主观认知衰退(Subjective cognitive decline,SCD))的有
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近年来,针对阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease,AD)以及其前阶段(即轻度认知障碍(mild cognitive impairment,MCI)和主观认知衰退(Subjective cognitive decline,SCD))的有效和准确的诊断最近越来越受到关注。到目前为止,在AD,MCI和SCD的分类中已经使用了不同的特征选择方法。尽管不同的生物标志物可能为AD,MCI和SCD的诊断提供互相补充的信息,然而大多数现有的研究仅仅关注了AD,MCI以及SCD诊断的单一生物标志物。脑网络分析的出现使得全脑的连通性水平成为神经系统疾病表征的可能,这是一种对神经元功能变化很敏感的标记物。因此,提出了基于多核的支持向量机(multi-SVM)算法,用于整合从扩散张量成像(diffusion tensor imaging,DTI)和静息态功能磁共振成像(resting-state functional magnetic resonance imaging,rs-fMRI)中提取的解剖和功能连通性信息。随后用稀疏的方法(包括Lasso,Dirty Model,以及extended Dirty Model)分别对DTI和rs-fMRI的脑网络参数进行特征选择,然后,使用基于10折交叉验证支持向量机(SVM)来评估分类精度。得到的结论是,对健康对照和AD进行分类,通过所提出的方法获得的分类精度为98.4%,而在使用单独的一个模态(即DTI或者rs-fMRI)进行分类时最佳的准确率也只有90.9%。类似地,为了从健康对照中分类出MCI,所提出的方法产生的分类精度为95.5%,在使用单独的一个模态进行分类时最佳的准确率也只有90.89%。用于从健康对照中分类出SCD,所提出的方法得到的分类精度为83.17%,同样地,在使用单独的一个模态进行分类时最佳的准确率也只有80.83%。因此将两个模态融合的分类方法相对于单模态显示出更好的分类性能。而通过对SCD的诊断,可以在还没有发展成AD的疾病早期,对疾病进行干预和治疗,具有很大的临床意义。
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