基于多模态磁共振影像的抑郁障碍自动分类研究

摘要：

目的 基于多模态磁共振影像,对抑郁障碍患者和正常对照进行自动分类.方法 采集40例抑郁障碍患者和40名正常对照的结构磁共振和静息态功能磁共振图像,基于自动解剖标签模板提取90个感兴趣区域的灰质体积、局部一致性、低频振荡振幅和度中心度作为特征进行输入,用基于递归特征消除的支持向量机对抑郁障碍患者和正常对照进行自动分类研究.结果 局部一致性和低频振荡振幅的组合为最佳分类特征,分类准确率达到87.50％,并且分类权重最大的脑区主要位于额叶和舌回.结论 基于多模态磁共振影像的自动分类能从个体水平上有效区分抑郁障碍患者和正常对照,额叶和舌回的特征用于抑郁障碍的诊断敏感性较高.

关键词：抑郁障碍、多模态磁共振影像、支持向量机、递归特征消除

所属期刊栏目：44

分类号：R749.4(神经病学与精神病学)

资助基金：国家自然科学基金31400845 , 31771074;广东省前沿与关键技术创新专项资金重大科技专项2016 B 010108003;广 东 省 公 益 研 究 与 能 力 建 设 专 项 资 金编 号 :2016A020216004;广 东 省 协 同 创 新 与 平 台 环 境 建 设 专 项 资 金编 号 :2017A040405059;广州市产学研协同创新重大专项201604020170,201704020168,201704020113,201807010064;广东省教育厅青年创新人才类项目2017KQNCX259

在线出版日期：2018-11-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：583-588