换一批基于多模态磁共振特征分析的血管性认知障碍研究
Study on VCI based on the characteristic analysis of multimodal magnetic resonance
摘要目的:研究基于多模态磁共振成像(MRI)技术构建的血管性认知障碍(VCI)辅助诊断系统,实现多模态MRI感兴趣区域轮廓分析、感兴趣区域特征提取、纹理特征识别等功能,为非痴呆型VCI诊断提供支持.方法:结合图像分割、纹理分析等图像处理方法,以广州市红十字会医院2014-2017年190例患者多模态磁共振影像资料为样本,构建基于随机森林的非痴呆型VCI诊断模型,研究利用多模态磁共振影像特征及影像组学建模方法,对多模态磁共振图像进行感兴趣区域分割、特征提取,构建出非痴呆型VCI诊断模型.结果:VCI的诊断准确率可达84.61％,其中非痴呆型VCI准确率为85.31％,血管性痴呆准确率为83.92％,成为VCI早期筛查的有效补充.结论:非痴呆型VCI是VCI的早期阶段,构建的辅助诊断模型提高了VCI早期诊断效率,为解决类似的临床问题提供了借鉴.
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关键词
多模态磁共振辅助诊断血管性认知障碍随机森林图像处理Multimodal magnetic resonanceAuxiliary diagnosisVascular cognitive impairment(VCI)Random forestImage processing
医学主题词
磁共振波谱学(Magnetic Resonance Spectroscopy)血管(Blood Vessels)性(Sex)认知障碍(Cognition Disorders)诊断(Diagnosis)
分类号
R445.2（诊断学）
栏目名称
DOI
10.3969/J.ISSN.1672-8270.2018.07.012
发布时间
2018-08-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
广东省自然科学基金（2015A030313737）
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