干旱区生态环境知识资源中心(Arid): 利用三维脑核磁共振图像与RBF核支持向量机检测人脑轻度认知障碍

Arid

	利用三维脑核磁共振图像与RBF核支持向量机检测人脑轻度认知障碍
其他题名	Detection of mild cognitive impairment based on 3D brain magnetic resonance images and RBF kernel SVM
	王水花 1; 张煜东 2; 杨建飞 3; 施建平 3
来源期刊	合肥工业大学学报. 自然科学版
ISSN	1003-5060
出版年	2015
卷号	38 期号:10 页码:1342-1347
中文摘要	为了及早检测轻度认知障碍(Mild Cognitive Impairment,MCI),降低阿尔茨海默病的患病率,文章提出一种基于径向基神经网络及核支持向量机(Radial Basis Function-kernel Support Vector Machine,RBF-kSVM)的MCI检测系统,该系统首先读取三维磁共振脑图像并预处理,然后通过主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)降低特征维数,采用RBF核支持向量机作为分类模型,RBF的参数通过优化选择。实验数据采用OASIS公共数据库,选择50例正常对照组(Normal Control,NC)与50例MCI患者。十折交叉验证结果显示文中所提出方法的敏感度为84%、特异度为78%、准确度为81%,优于前向神经网络、决策树、支持向量机、齐次与非齐次核支持向量机方法。文中构建的RBF核支持向量机有效,可用于MCI检测。
英文摘要	In order to detect mild cognitive impairment(MCI) and reduce the morbidity rate of Alzheimer disease, a novel MCI detection system based on radial basis function-kernel support vector machine(RBF-kSVM) was developed. The system read the 3D magnetic resonance(MR) images with preprocessing,and then employed the principal component analysis(PCA) to reduce the feature dimensions, followed by using RBF kernel SVM as the classification model. The parameter of RBF was chosen by optimization method. OASIS public data were obtained from Internet,and 50 normal controls(NCs) and 50 MCIs were picked up. The results of 10-fold cross validation showed that the proposed method achieved desired results as 84% sensitivity, 78% specificity and 81% precision, which were superior to the results of forward neural network, decision tree, SVM, homogeneous and inhomogeneous polynomial kSVM. So the proposed RBF-kSVM is remarkably effective in detecting MCI.
中文关键词	磁共振成像 ; 支持向量机 ; 核支持向量机 ; 轻度认知障碍 ; 前向神经网络 ; 决策树
英文关键词	magnetic resonance(MR) imaging support vector machine(SVM) kernel support vector machine(kSVM) mild cognitive impairment(MCI) forward neural network decision tree
语种	中文
国家	中国
收录类别	CSCD
WOS类目	MEDICINE GENERAL INTERNAL
WOS研究方向	General & Internal Medicine
CSCD记录号	CSCD:5554136
资源类型	期刊论文
条目标识符	http://119.78.100.177/qdio/handle/2XILL650/232873
作者单位	1.南京师范大学计算机科学与技术学院, 南京, 江苏 210023, 中国; 2.南京师范大学计算机科学与技术学院, 江苏省三维打印装备与制造重点实验室, 南京, 江苏 210023, 中国; 3.江苏省三维打印装备与制造重点实验室, 江苏省三维打印装备与制造重点实验室, 南京, 江苏 210042, 中国
推荐引用方式 GB/T 7714	王水花,张煜东,杨建飞,等. 利用三维脑核磁共振图像与RBF核支持向量机检测人脑轻度认知障碍[J],2015,38(10):1342-1347.
APA	王水花,张煜东,杨建飞,&施建平.(2015).利用三维脑核磁共振图像与RBF核支持向量机检测人脑轻度认知障碍.合肥工业大学学报. 自然科学版,38(10),1342-1347.
MLA	王水花,et al."利用三维脑核磁共振图像与RBF核支持向量机检测人脑轻度认知障碍".合肥工业大学学报. 自然科学版 38.10(2015):1342-1347.