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目的 基于静息态功能磁共振成像(resting state functional magnetic resonance imaging,rs-fMRI)探索个体特异性功能连接对阿尔茨海默病(Alzheimer's disease,AD)及轻度认知障碍(mild cognitive impairment,MCI)患者、稳定型轻度认知障碍(stable mild cognitive impairment,sMCI)及进展型轻度认知障碍(progress mild cognitive impairment,pMCI)患者分类的影响,提取有助于AD及MCI诊断的潜在神经影像学标志物.材料与方法 使用阿尔茨海默病神经影像学计划(Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative,ADNI)数据集,包含47名正常对照组(normal controls,NC),66名sMCI,24名pMCI和29名AD患者.本文使用基于多任务学习的稀疏凸松弛交互结构优化(multi-task learning-based sparse convex alternating structure optimization,MTL-sCASO)方法提取个体特异性功能连接,并通过最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)进行特征选择,最后利用支持向量机(support vector machine,SVM)分类器完成AD/MCI/NC的三分类及sMCI/pMCI的二分类任务.此外,采用双样本t检验来计算分类过程中最具辨识力的功能连接的组间差异(P<0.05).结果相比于通过传统皮尔森相关构建的功能连接的分类结果

作者:王雪彤;董晓熹;李淑宇

来源:磁共振成像 2022 年 13卷 4期

知识库介绍

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作者:
王雪彤;董晓熹;李淑宇
来源:
磁共振成像 2022 年 13卷 4期
标签:
静息态功能磁共振成像;阿尔茨海默病;轻度认知障碍;多任务学习;个体特异性功能连接;早期诊断;影像学标志物
目的 基于静息态功能磁共振成像(resting state functional magnetic resonance imaging,rs-fMRI)探索个体特异性功能连接对阿尔茨海默病(Alzheimer's disease,AD)及轻度认知障碍(mild cognitive impairment,MCI)患者、稳定型轻度认知障碍(stable mild cognitive impairment,sMCI)及进展型轻度认知障碍(progress mild cognitive impairment,pMCI)患者分类的影响,提取有助于AD及MCI诊断的潜在神经影像学标志物.材料与方法 使用阿尔茨海默病神经影像学计划(Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative,ADNI)数据集,包含47名正常对照组(normal controls,NC),66名sMCI,24名pMCI和29名AD患者.本文使用基于多任务学习的稀疏凸松弛交互结构优化(multi-task learning-based sparse convex alternating structure optimization,MTL-sCASO)方法提取个体特异性功能连接,并通过最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)进行特征选择,最后利用支持向量机(support vector machine,SVM)分类器完成AD/MCI/NC的三分类及sMCI/pMCI的二分类任务.此外,采用双样本t检验来计算分类过程中最具辨识力的功能连接的组间差异(P<0.05).结果相比于通过传统皮尔森相关构建的功能连接的分类结果