基于影像组学的重度抑郁症及阈下抑郁症分类研究

王露莹; 赵书俊; 单保慈; 图娅

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基于影像组学的重度抑郁症及阈下抑郁症分类研究

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目的识别与抑郁症诊断相关的影像组学特征,并基于所识别的特征建立和评估重度抑郁症(MDD)和阈下抑郁症(StD)的分类模型.资料与方法纳入171例受检者,其中MDD 40例、StD 57例、正常对照组74例,进行头部MRI扫描,获得T1WI图像,基于解剖图谱提取116个脑区的影像组学特征,通过基于树的特征选择方法计算初始特征的重要程度,在已识别特征的基础上构建SVM模型,并通过准确度、敏感度和特异度评估分类器性能.结果使用分类器区分MDD患者与正常对照组的分类准确度为86.51％,使用分类器区分StD患者和正常对照组的准确度为72.74％.对照组与MDD组分析显示,重要程度排名前10位的特征中所占比例最高的脑区位于颞极;而StD组与正常对照组分析显示,所占比例最高的脑区位于小脑.结论基于影像组学的方法在诊断分类MDD和StD方面具有潜在的效用,通过对识别特征的位置进行定位,可以对疾病的病灶进行识别.

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来源
《中国医学影像学杂志》 |2020年第7期|538-542549|共6页
作者
王露莹; 赵书俊; 单保慈; 图娅;
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作者单位

郑州大学物理学院(微电子学院) 河南郑州 450052;

中国科学院高能物理研究所北京市射线成像技术与装备工程技术研究中心北京 100049;

郑州大学物理学院(微电子学院) 河南郑州 450052;

中国科学院高能物理研究所北京市射线成像技术与装备工程技术研究中心北京 100049;

中国科学院大学核科学与技术学院北京 100049;

北京中医药大学北京 100029;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类核磁共振成像;情感性精神病;
关键词
抑郁症; 磁共振成像; 影像组学; 支持向量机; 诊断;

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