基于极限学习机的阿尔兹海默病辅助诊断

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阿尔兹海默病是一种渐进发展式的痴呆疾病,其脑部随着病情发展逐渐出现萎缩。利用磁共振脑图像解剖学特征的变化,提出一种使用极限学习机来诊断阿尔兹海默病以及轻度认知障碍的方法。采用Free Surfer软件,分析从ADNI数据库的818份磁共振图像中得到的脑部解剖学特征。首先对这些特征使用线性回归模型来估计正常衰老引起的萎缩因素,并将其从特征中去除;随后采用极限学习机作为分类器,使用处理后的特征来诊断阿尔兹海默病和轻度认知障碍。在实验过程中,通过十折交叉验证来测试该方法的诊断准确率、敏感度、特异度和曲线下面积。
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