阿尔茨海默病是最常见的痴呆症,是一个严重的健康问题。随着老年人口的增加,这一疾病预计在今后几年将进一步增加。开发新的治疗方法和诊断方法变得越来越重要。在本研究中,我们将重点放在通过神经影像分析早期诊断阿尔茨海默病中的痴呆。我们分析了阿尔茨海默病神经成像倡议(ADNI)方案诊断的数据。分析资料为159例阿尔茨海默病患者、217例轻度认知障碍患者和109例认知健康老年人的t1加权磁共振图像。在本研究中,我们提出海马体积减少是阿尔茨海默病最重要的指标。海马体体积减少与阿尔茨海默病之间的关系研究较少。该体积信息通过半自动分割软件ITK-SNAP计算,并根据年龄、性别、诊断和左右海马体积值建立数据集。利用机器学习技术对海马体积信息进行诊断。 By using this approach, we conclude that brain MRIs can be used to distinguish the patients with Alzheimer’s Disease (AD), Mild Cognitive Impairment (MCI) and Cognitive Normal (CN) from each other; while most of the studies were only able to distinguish AD from CN. Our results have revealed that our approach improves the performance of the computer-aided diagnosis of Alzheimer’s disease.
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