【摘 要】
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目的 将体素形态学方法与人工神经网络方法相结合,用于阿尔茨海默氏病的诊断,探索自动、客观的Alzheimer临床诊断新途径.方法 研究对象包括10名可能的Alzheimer病人和12例年
【机 构】
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信息工程大学信息工程学院,河南郑州,450002;中国科学院高能物理研究所核分析技术重点实验室,北京,100049
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目的 将体素形态学方法与人工神经网络方法相结合,用于阿尔茨海默氏病的诊断,探索自动、客观的Alzheimer临床诊断新途径.方法 研究对象包括10名可能的Alzheimer病人和12例年龄与性别与之相匹配的正常老年人,在Siemens Sonata 1.5T超导MR成像系统上获得精细的三维结构图像,首先利用体素形态学方法得到了Alzheimer患者灰质发生缺失的10个区域,然后统计每个区域的灰度值,在此基础上,利用反向传播神经网络对数据进行分析处理.结果 海马、海马旁回、内嗅皮层、杏仁体、尾状核头部、颞中回、扣带回、顶下小叶、岛叶和前额背外侧区域,在训练样本数为18的情况下,利用神经网络能够达到100%的判别效果.结论 将人工神经网络方法和体素形态学(VBM)方法相结合诊断Alzhei-mer患者,具有良好的临床应用前景,可能成为一种实用和可靠的临床诊断工具.
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