一种基于多尺度网格曲面形状特征的阿尔茨海默病脑皮层自动分类方法

摘要

本发明公开了一种基于多尺度网格曲面形状特征的阿尔茨海默病脑皮层自动分类方法，步骤如下：确定阿尔茨海默病患者(AD)和正常人(NC)两组样本，并等比例分成样本集和测试集；依据样本的脑部磁共振(MRI)图像提取多尺度网格曲面；针对各顶点计算局部点面距离(LVPD)和平均曲率；以平滑过的LVPD和平均曲率为观测指标，提取具有显著统计学差异的区域，并筛选出两种指标意义下的种子点；对训练集每个样本提取特征行向量，构成特征矩阵，用降维后的特征矩阵结合相应样本类别来训练分类器；用测试集样本测试分类器性能。本发明克服了现有技术易受皮层分割误差影响和可能遗漏某个尺度差异的缺点，实现了依据脑皮层多尺度形状特征为依据的两组样本分类。