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[2018年IEEE国际成像系统与技术会议（IST）-克拉科夫（2018.10.16-2018.10.18）] 2018年IEEE国际成像系统与技术会议（IST）——基于sMRI特征融合的轻度认知障碍皮层诊断系统

DOI：10.1109/IST.2018.8577127 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要： 阿尔茨海默?。ˋD）是最具代表性的中枢神经系统神经退行性疾病之一，美国患者统计超过500万人。文献表明，早期发现该疾病是科学家面临的主要障碍之一。这一诊断任务的困难源于多种原因，包括疾病对不同患者影响的差异性。本文旨在研究轻度认知障碍（MCI）——这种已被证实会增加罹患AD风险的认知损伤类型。通过研究，我们提出了一种基于皮层区域的计算机辅助诊断（CAD）系统，可用于AD的早期诊断。该目标通过分别可视化每个皮层区域的个性化MCI诊断来实现。为此，所提出的CAD系统分为四个主要阶段：1-预处理与皮层提取；2-皮层重建与基于形状的特征提取；3-特征融合；4-局部/区域诊断及后续的全局诊断步骤。系统评估显示了良好效果，在准确率、特异性和敏感性方面分别达到最高86.30%、88.33%和84.88%的性能表现。
作者： Fatma El-Zahraa A. El-Gamal，Mohammed M. Elmogy，Hassan Hajjdiab，Mohammed Ghazal，Hassan Soliman，Ahmed Atwan，Robert Keynton，Ayman S. El-Baz，Gregory N. Barnes
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

研究轻度认知障碍（MCI），并提出一种基于皮层区域的计算机辅助诊断（CAD）系统，通过分别可视化每个皮层区域的个性化诊断来实现阿尔茨海默?。ˋD）的早期诊断。

研究成果

该提出的CAD系统在诊断轻度认知障碍（MCI）方面表现出高性能，准确率高达86.30%，特异性为88.33%，敏感性为84.88%，优于其他分类器及相关研究。它提供详细的区域诊断，以辅助早期阿尔茨海默病检测和治疗计划制定，未来在其他数据集上还有进一步优化和评估的潜力。

研究不足

数据集规模较小可能会影响非线性支持向量机核函数的性能；受试者间疾病效应的差异性可能影响泛化能力；依赖特定图谱和工具箱可能会限制其在其他数据集上的适用性。

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