10.3969/j.issn.2095-2783.2018.02.009
精神分裂症的MRI图像分类方法研究
为实现精神分裂症脑疾病的计算机辅助诊断治疗,将机器学习技术和结构磁共振成像(structural magnetic resonance imaging,sMRI)分析方法应用其中.首先,对sMRI图像库中精神分类症患者和正常人两类受试者进行统计学分析,随后对三维形式的sMRI灰质图像进行切片化及加权平均处理;其次,利用机器学习方法对处理后的图像提取灰度共生矩阵纹理特征;最后,使用XGBoost等算法进行分类,获得精神分裂症诊断结果.实验结果表明,XGBoost算法取得了优秀的诊断精度,为精神分裂症患者的临床诊断与治疗提供生物学依据.
精神分裂症、结构磁共振成像、特征提取、分类算法
13
TP391.9(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助项目61671028;北京市自然科学基金资助项目4162018;北京市"高创计划"青年拔尖人才资助项目2014000026833ZK14;北京市青年拔尖人才培育计划资助项目CIT&TCD201504010;2017年研究生科研能力提升计划资助项目
2018-05-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
162-166
