基于特征选择的阿尔茨海默症辅助诊断

• 作 者: 刘茜 王瑜 付常洋 肖洪兵 邢素霞
• 机 构: 北京工商大学计算机与信息工程学院
• 出 处: 中国医学物理学杂志
• 发表日期: 2020年05期
• 关键词: 阿尔茨海默症 磁共振成像 支持向量机 递归特征消除 线性判别分析 Alzheimer’s diseasemagnetic resonance imagingsu
• 基金项目: 国家自然科学基金(61671028),2020年研究生科研能力提升计划项目

阿尔茨海默症(AD)是一种在老年人中多发的脑部神经疾病,致病原因迄今未明,在疾病发展早期难以诊断。随着计算机和人工智能技术的大力发展,利用磁共振成像(MRI)技术和机器学习方法辅助医生对AD进行辅助诊断不断取得新的成果。本研究提出一种基于支持向量机递归特征消除(SVM-RFE)和线性判别分析(LDA)的AD辅助诊断方法。首先对MRI图像进行预处理,获得90个大脑脑区的灰质体积;然后使用SVM-RFE和LDA相结合的方法,对90个大脑脑区灰质体积进行特征选择;最后通过SVM进行分类。通过对来自于ADN