基于海马纹理特征的阿尔茨海默病早期识别

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分类的模型，交叉验证得到的正确率为86%。结果表明，海马的影像组学特征是一个很好的生物标记，能对AD进行有效的早期识别