基于静息态fMRI的三叉神经痛模式分类研究

来源 :中国实验诊断学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：metor2009

【摘要】

：

目的采用机器学习技术进行三叉神经痛患者的模式分类研究,探讨基于术前静息态功能磁共振(restingstate-functional magnetic resonance imaging,rs—fMRI)数据预测患者术后疼

【作者】

：

武百山窦智张雪怡李小琳倪家骧韩雨洁

【机构】

：

首都医科大学宣武医院疼痛科,首都医科大学生物医学工程学院

【出处】

：

中国实验诊断学

【发表日期】

：

2018年12期

【关键词】

：

三叉神经痛静息态功能磁共振经皮穿刺半月节射频热凝术机器学习模式分类 trigeminal neuralgiaresting-state fMRIperc

【基金项目】

：

北京市医管局市属医院科研培育计划(项目编号:PX2016015).

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目的采用机器学习技术进行三叉神经痛患者的模式分类研究,探讨基于术前静息态功能磁共振(restingstate-functional magnetic resonance imaging,rs—fMRI)数据预测患者术后疼痛及面部麻木程度的可行性。方法采集34名三叉神经痛患者半月节射频热凝术(percutaneous radiofrequency thermocoagulation,PRT)术前的fMRI数据,并提取全脑功能连接及ReHo值,作为机器学习算法的训练数据。采集患者术后6个月的VAS评分及面部麻

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