【摘 要】
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针对糖尿病患者的分类识别准确率低的问题,提出一种结合静息态功能磁共振成像(MRI)技术和深度学习的方法来完成糖尿病患者和正常对照组的分类识别。首先,对原始的MRI图像进行
【基金项目】
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广西自然科学基金重点项目(2014GXNSFDA118037);广西高校重点实验室科学基金资助项目(GXSCIIP201411);四川省科技计划项目(2015HH0036)
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针对糖尿病患者的分类识别准确率低的问题,提出一种结合静息态功能磁共振成像(MRI)技术和深度学习的方法来完成糖尿病患者和正常对照组的分类识别。首先,对原始的MRI图像进行预处理;再利用低频振幅(ALFF)、局部一致性(Re Ho)方法对预处理后的MRI图像进行特征映射;最后,将特征映射后的图像作为卷积神经网络(CNN)的输入,在卷积神经网络中进行分类识别。实验结果表明,Re Ho特征映射后的MRI图像作为卷积神经网络的输入,正常对照组与糖尿病患者的分类识别正确率为91. 42%,Ⅰ型糖尿病患者与Ⅱ型糖尿病患者的分类识别正确率为94. 82%,正常对照组、Ⅰ型糖尿病患者、Ⅱ型糖尿病患者的分类识别正确率为93. 69%;以ALFF特征映射后的MRI图像作为卷积神经网络的输入,正常对照组与糖尿病患者的分类识别正确率为90. 04%,Ⅰ型糖尿病患者与Ⅱ型糖尿病患者的分类识别正确率为96. 23%,正常对照组、Ⅰ型糖尿病患者、Ⅱ型糖尿病患者的分类识别正确率为94. 48%。分类准确率高于采用模糊支持向量机集成学习。
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