基于MR图像三维纹理特征的阿尔茨海默病和轻度认知障碍的分类

目的 利用三维纹理特征对阿尔茨海默病(AD)患者和轻度认知障碍(MCI)患者进行分类识别,以探索AD早期诊断新途径.方法 对12例早期AD患者(AD组)、12例MCI患者(MCI组)及12名健康对照者(NC组)的MR图像进行三维纹理分析,采用灰度共生矩阵和游程长矩阵提取每位受试者左、右侧海马结构及胼胝体的三维纹理特征,选取三组间存在显著性差异的纹理参数作为特征变量,采用支持向量机(SVM)方法对各组进行分类,利用留一法估算分类准确率.结果 对NC组与MCI组、MCI组与AD组、NC组与AD组进行分类识别的最高准确率分别为79.17%、83.33%、91.67%.结论 利用三维纹理分析可分类识别早期AD患者及MCI患者,有助于AD的早期诊断.