【摘 要】
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目的：精神分裂症(SZ)是一种常见的严重的大脑疾病,为了自动识别SZ患者,本研究提出一种基于多模态磁共振影像的自动分类方法,建立SZ患者和正常被试的分类模型,进一步了解SZ的病理机制,探索用于临床辅助诊断的生物学标记物. 方法：本研究实验被试包含44名SZ患者和56名年龄性别匹配的正常对照,采用飞利浦3.0T的MRI扫描仪采集实验被试的功能和结构磁共振成像数据,基于自动解剖标签(AAL)模板提取了
【机 构】
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华南理工大学生物医学工程系;广医脑科医院-华工神经影像联合研究中心 广州医科大学附属脑科医院广州市
【出 处】
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中华放射学学术大会2016、中华医学会第23次全国放射学学术大会暨中华医学会第24次全国影像技术学术大会
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目的：精神分裂症(SZ)是一种常见的严重的大脑疾病,为了自动识别SZ患者,本研究提出一种基于多模态磁共振影像的自动分类方法,建立SZ患者和正常被试的分类模型,进一步了解SZ的病理机制,探索用于临床辅助诊断的生物学标记物. 方法：本研究实验被试包含44名SZ患者和56名年龄性别匹配的正常对照,采用飞利浦3.0T的MRI扫描仪采集实验被试的功能和结构磁共振成像数据,基于自动解剖标签(AAL)模板提取了90个感兴趣区域的灰质体积(GMV)、局部一致性(ReHo)、低频振荡振幅(ALFF)和度中心度(DC)作为特征,并将这些有显著差异的特征作为输入,采用基于回归特征消除[1]的支持向量机[2]对SZ患者和正常被试进行分类. 结果：与正常对照相比,SZ患者大脑功能异常的脑区为海马旁回、枕叶下部,左侧苍白球、直回和颞上极.结构异常的脑区为后扣带回、罗兰氏岛盖部、脑岛、枕叶中下部以及颞上极(图1),这些脑区和语言、多感觉整合、听觉和视觉相关,其异常可能导致SZ患者的感知觉异常、社会活动退缩和情绪失控等[3-4].在分类研究中,ReHo和ALFF的组合为最佳分类特征,分类准确率达到98.95％,ROC曲线下的面积达到1(图2). 结论：本研究发现SZ患者结构异常较为广泛,功能异常主要集中在颞叶和枕叶,研究利用功能磁共振的两个特征(ReHo和ALFF)作为特征时支持向量机的分类性能最佳,本研究结果有助于推动SZ临床自动诊断系统的开发.
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