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基于MRI图像的阿尔茨海默症患者脑网络特征识别算法
朱琳, 于海涛, 雷新宇, 刘静, 王若凡
计算机应用
2020, 40 (8):
2455-2459.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019122105
针对通过脑成像对阿尔茨海默症（AD）进行人工识别存在主观性、易误诊的问题，提出了一种基于核磁共振成像（MRI）图像构建脑网络对AD进行自动识别的方法。首先，把MRI图像叠加并进行结构块划分，并通过计算任意两个结构块之间的结构相似性（SSIM）来构造网络；然后，利用复杂网络理论提取结构参数，并将其作为机器学习算法的输入实现AD的自动识别。分析发现双参数特别是节点介数和边介数作为输入时分类效果最优，进一步研究发现MRI图像划分为27个结构块时分类效果最优，对于加权网络和无权网络的准确率分别最高可达91.04%和94.51%。实验结果表明，基于MRI结构块划分构建的结构相似性复杂网络能够对AD进行准确率更高的识别。
参考文献 |
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