【摘 要】
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阿尔茨海默病(AD)作为一种常见的神经系统退行性疾病,其致病机制不明,尤其是对处于AD不同阶段的轻度认知障碍(MCI)患者的萎缩区域难以确定,导致误诊率偏高.为此,提出了基于3
【机 构】
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广东技术师范大学电子与信息学院 广州510665;广东工业大学计算机学院 广州510006
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阿尔茨海默病(AD)作为一种常见的神经系统退行性疾病,其致病机制不明,尤其是对处于AD不同阶段的轻度认知障碍(MCI)患者的萎缩区域难以确定,导致误诊率偏高.为此,提出了基于3维卷积神经网络(3DCNN)和遗传算法(GA)相结合的AD早期辅助诊断模型.首先用3DCNN针对感兴趣区域(ROI)训练出候选基分类器,然后利用GA算法从中挑选出最优基分类器组合,最后集成起来进行分类,实现辅助诊断.同时,由于基分类器与脑区之间是一一对应的,进而可以找出具有显著分类能力的脑区.实验结果表明,AD与正常组(NC)的分类准确率为88.6％,转化为AD的MCI(MCIc)与NC的分类准确率为88.1％,未转化为AD的MCI(MCInc)与MCIc的分类准确率为71.3％.此外,通过对关键ROI(即脑区)所对应的行为域数据进行统计分析,GA筛选的关键脑区除了左延髓海马、左尾部海马和内外侧杏仁核、左海马旁回,还新发现了右颞中回前颞上沟、右扣带回背侧23等区域.实验得出所选脑区的功能主要影响情绪、记忆和认知等方面,这与AD患者出现的感情冷淡、记忆力下降、行动能力下降和认知水平下降等外在表现基本吻合.这些均表明所提方法是有效的.
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