基于机器学习的阿尔茨海默病病程分类

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目的利用支持向量机(SVM)和随机森林(RF)构建模型,对正常认知(NC)组、早期轻度认知障碍(EMCI)组、晚期轻度认知障碍(LMCI)组和阿尔茨海默病(AD)组进行分类研究,比较模型分类的准确率。资料与方法选取ANDI数据库中543例研究对象,按照数据库对发病进程的分类,分为NC组139例、EMCI组220例、LMCI组108例和AD组76例。272项结构性MRI(sMRI)经特征提取出28项sMRI数据后进入SVM、RF分类训练器,用10-折交叉验证训练模型获得分类准确率,用受检者工作特征(ROC)
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