基于纹理分析的阿尔茨海默症及轻度认知功能障碍的分类研究

摘要

目的 利用脑MR图像中胼胝体的三维纹理特征对阿尔茨海默症患者(Alzheimer disease,AD)及轻度认知功能障碍(mild cognitive impairment,MCI)患者进行分类识别,以探索AD早期诊断新途径.方法 选取AD患者、MCI患者及健康对照者各l8例,采用灰度共生矩阵和游程长矩阵提取每位受试者胼胝体部位的三维纹理特征.通过筛选得到的纹理特征参量,利用BP神经网络建立识别模型,对AD患者、MCI患者和健康对照者进行分类识别,并对采用主成分分析、线性判别分析和非线性判别分析3种方法得到的识别结果进行比较.结果 使用神经网络模型的非线性判别分析的分类识别正确率最高.结论 利用三维纹理特征的神经网络模型可分类识别早期AD患者及MCI患者.