换一批18F-D3FSP PET/CT机器学习模型评估主观认知功能下降
18F-D3FSP PET/CT machine learning models for evaluating subjective cognitive decline
摘要目的 观察18F-D3FSP PET/CT机器学习(ML)模型用于评估主观认知功能下降(SCD)的价值.方法 于中国认知下降纵向研究队列(SILCODE)中选取32例接受18F-D3FSP PET/CT检查的SCD患者(SCD组)及16名健康志愿者(对照组);按7∶3比例将其分为训练集(n=34)及测试集(n=14),基于汉密尔顿焦虑量表(HAMA)评分及组间差异有统计学意义的脑区标准摄取值比值(SUVR)分别构建支持向量机(SVM)、随机森林(RF)及逻辑回归(LR)模型评估SCD;利用格式转化对PET/CT数据进行扩增,并按8∶2比例划分训练集(含8 775幅CT及1 833幅PET图像)及测试集(含2 025幅CT及423幅PET图像),分别基于CT及PET构建VGG16模型用于评估SCD.结果 SVM、RF及LR模型评估训练集SCD的受试者工作特征曲线下面积(AUC)均为1.000,在测试集分别为0.863、0.872及1.000;LR模型存在过拟合,RF模型效能更优.基于CT及基于PET的VGG16模型评估训练集SCD的准确率分别于第175次及第150次迭代后趋于稳定,最高分别为67.11％ 及65.35％;其在测试集的准确率分别于第165次及第145次迭代后趋于稳定,最高分别为62.43％ 及59.16％ .结论 18F-D3FSP PET/CT ML模型可用于评估SCD.
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关键词
认知障碍机器学习体层摄影术,X线计算机正电子发射断层显像cognition disordersmachine learningtomography,X-ray computedpositron-emission tomography
栏目名称
DOI
10.13929/j.issn.1003-3289.2025.04.014
发布时间
2025-06-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
海南省自然科学基金青年基金项目（822QN483）
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