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摘要：目的:通過(guò)提取正常組與帕金森(Parkinson's disease,PD)患者組MRI擴(kuò)散張量成像(diffusion tensor imaging,DTI)的圖像特征實(shí)現(xiàn)對(duì)正常組與PD患者組的分類。方法:正常組與PD患者組各選取36例,采用3.0T MRI掃描儀進(jìn)行DTI檢查。首先使用PANDA軟件對(duì)采集到的DTI數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,參考WMlabel圖譜和WMtract圖譜提取腦白質(zhì)的各向異性分?jǐn)?shù)(fractional anisotropy,FA);其次采用Relief算法和主成分分析法(principal components analysis,PCA)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征選擇與降維,然后利用支持向量機(jī)(support vector machine,SVM)分類器使用留一法(leave-one-out)進(jìn)行模型訓(xùn)練與測(cè)試;最后采用分類精度、ROC曲線及AUC值對(duì)算法進(jìn)行性能評(píng)價(jià)。結(jié)果:基于WMlabel圖譜,使用Relief算法獲得了較高的分類精度,其分類精度為81.94%,AUC值為0.85。結(jié)論:通過(guò)分析正常組和PD組DTI數(shù)據(jù)的FA值,可以實(shí)現(xiàn)對(duì)PD的準(zhǔn)確分類,有助于臨床對(duì)PD的早期診斷。

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