论文部分内容阅读
阿尔茨海默病(AD)是一种神经退行性疾病。随着脑医学影像的发展,对AD诊断的精确度也在进一步提高,但对AD的诊断,客观上仍缺少好的生物标记。为寻找到AD的更稳定的生物标记,利用海马的影像组学特征对海马的信号强度、形状、灰度阶梯分布等特征进行刻画,通过方差分析(ANOVA)和事后检验,在统计学上寻找出正常对照(NC)、AD、轻度认知损害(MCI)之间存在差异的特征;通过与被试的简易智能状况检查(MMSE)评分进行相关性分析,找寻与MMSE评分相关性较高的特征;利用支持向量机(SVM)构建一个对AD和NC分类