【摘 要】
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选取与认知表现分数相关性高的结构网络拓扑特征,利用这些特征建立分类模型,实现对正常老化者及遗忘型轻度认知障碍(aMCI)患者的分类。本研究包含两组扩散张量影像(DTI)数据,
【机 构】
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北京工业大学生命科学与生物工程学院,长庚大学资讯工程学系,长庚大学健康老化中心,阳明大学生物医学影像暨放射科学系,阳明大学医学系
【基金项目】
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长庚大学研究计划(UERPD2B0301,UERPD2C0041);长庚大学健康老化中心计划(CMRPD1B0331,EMRPD1D0261)
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选取与认知表现分数相关性高的结构网络拓扑特征,利用这些特征建立分类模型,实现对正常老化者及遗忘型轻度认知障碍(aMCI)患者的分类。本研究包含两组扩散张量影像(DTI)数据,一组为52例正常老化受试者,一组为39例aMCI患者。分别对两组数据进行结构网络构建,采用图论分析法提取结构网络的特征,将所有特征与简单智能状态检查量表(MMSE)分数进行相关性分析,选取与认知表现分数高度相关的特征,基于这些特征建立5种分类模型,并对模型的分类效果进行评估。对于正常老化数据,选出18个与认知能力显著相关的结构网络特征,集中于解剖自动贴标(AAL)图谱中的9个脑区;对于aMCI数据,也选出18个与认知能力显著相关的结构网络特征,集中于AAL图谱中的9个脑区;二者选出的特征及分布的脑区是不同的。通过对分类模型的评估,得出支持向量机序列最小优化算法建立的模型分类效果最佳,特异性达到88.46%,敏感性达到83.05%,准确性达到85.71%。所提取的与认知表现相关性高的结构网络特征,可以作为生物标记指针,来建立分类模型,对正常老化者及aMCI患者进行分类,也可提供相应脑区间连接变化的信息。
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