作者:吴劲松; 周良辅; 高歌军; 毛颖; 杜固宏 期刊:《中华医学》 2004年第08期
作者:张帆; 陈俊杰; 郭浩 期刊:《计算机工程与应用》 2018年第21期
针对在超网络上提取局部脑区指标作为特征,忽视了全局的拓扑信息,继而影响网络拓扑的评估,降低分类器性能的问题,提出了一种基于脑功能超网络的多特征融合分类方法,该方法首先在抑郁症数据集上构建超网络,其次将局部脑区特征和子图特征进行融合。最后采用基于多核的SVM分类器进行分类。为了验证所提方法的有效性,选取28例正常被试和38例抑郁症患者进行实验,结果表明,该方法获得了令人满意的分类准确率,平均可达91.60%。获得的异常...
作者:牛焱; 王彬; 相洁; 李聪改; 周梦妮; 李婷 期刊:《太原理工大学学报》 2017年第05期
阿尔兹海默症和轻度认知障碍作为神经系统退行性疾病,其认知能力明显下降,大脑复杂度发生变化,排列熵是研究复杂度的新方法。将排列熵方法应用于健康对照、轻度认知障碍和阿尔兹海默症患者的功能磁共振影像图像复杂度分析,并利用支持向量机十折交叉验证估算分类准确率。结果显示,6个脑区在整个病程复杂度出现显著差异,健康对照和阿尔兹海默症的分类准确率达到95.90%.说明排列熵可以作为衡量阿尔兹海默症患者大脑复杂度变化的新指标...
作者:张承中; 李康安 期刊:《中国医疗器械信息》 2015年第01期
和传统影像学在乳腺癌诊疗中起到的作用不同,功能磁共振影像学着眼于与病变的基础生物学及功能变化,而不是这些变化的最终结果。近年来,功能磁共振影像学对乳腺癌诊疗的关键作用日益彰显,本文将简要地介绍几种常用的功能磁共振影像学技术在乳腺癌中的研究进展。