基于静息态功能磁共振异常脑区体素值的帕金森病分类研究

摘要

目的 通过提取正常对照组与帕金森病(PD)组静息态功能磁共振图像特征实现PD的分类。方法对32例正常人(正常对照组)与32例PD患者(PD组)采用3.0T磁共振扫描仪进行静息态功能磁共振检查;接着使用DPARSF软件对图像进行预处理,得到全脑的低频振幅(ALFF)、比率低频振幅(fALFF)和局部一致性(ReHo)参数图;然后对参数图利用双样本T检验提取具有显著差异的脑区体素值作为图像特征值,利用支持向量机分类器对特征值进行模型训练;最后采用分类精度、受试者操作特性(receiver operating characteristics,ROC)曲线及曲线下面积(AUC)值对分类结果进行评价。结果 在ALFF、fALFF和ReHo参数图上分别提取了1 167、1 678、2 780个异常脑区体素值,利用这些脑区体素值取得了较理想的分类结果,其中基于ReHo参数图的分类结果最好,其分类精度为96.97%,AUC值为0.99。结论 通过提取正常对照组与PD组静息态功能磁共振图像中差异脑区体素值,可以对PD实现较高准确率的分类,为临床诊断提供辅助依据。

关键词

帕金森病 / 静息态功能磁共振 / 体素值提取 / 支持向量机 / 分类