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现代社会中,阿尔茨海默病已经成为严重影响和限制个人日常生活甚至危及患者生命安全的一种疾病.轻度认知障碍作为阿尔茨海默病的前一个阶段,对其精确诊断有助于干预或降低患者转化为阿尔茨海默病的几率.目前,功能磁共振成像技术已经广泛应用于轻度认知障碍的检测诊断研究中.从特征提取、特征选择、数据降维和分类识别等方面,对fMRI在MCI方面的研究现状进行介绍.首先,介绍特征提取常用的低频振幅、局部一致性、功能连接等解算指标;其次,介绍特征选择与降维的方法,并总结分类识别环节中高效的机器学习和深度学习算法;最后,指出现阶段研究中存在的主要问题,并对未来的研究做出展望.

作者:安兴伟;周宇涛;狄洋;刘爽;明东

来源:中国生物医学工程学报 2022 年 41卷 1期

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作者:
安兴伟;周宇涛;狄洋;刘爽;明东
来源:
中国生物医学工程学报 2022 年 41卷 1期
标签:
轻度认知障碍;阿尔茨海默病;功能磁共振成像;机器学习;分类识别
现代社会中,阿尔茨海默病已经成为严重影响和限制个人日常生活甚至危及患者生命安全的一种疾病.轻度认知障碍作为阿尔茨海默病的前一个阶段,对其精确诊断有助于干预或降低患者转化为阿尔茨海默病的几率.目前,功能磁共振成像技术已经广泛应用于轻度认知障碍的检测诊断研究中.从特征提取、特征选择、数据降维和分类识别等方面,对fMRI在MCI方面的研究现状进行介绍.首先,介绍特征提取常用的低频振幅、局部一致性、功能连接等解算指标;其次,介绍特征选择与降维的方法,并总结分类识别环节中高效的机器学习和深度学习算法;最后,指出现阶段研究中存在的主要问题,并对未来的研究做出展望.