亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Multimodal magnetic resonance imaging for Alzheimer's disease diagnosis using hybrid features extraction and ensemble support vector machines

人工智能 磁共振弥散成像 支持向量机 计算机科学 模式识别(心理学) 卷积神经网络 磁共振成像 神经影像学 部分各向异性 模态(人机交互) 医学 放射科 神经科学 心理学
作者
Latifa Houria,Noureddine Belkhamsa,Assia Cherfa,Yazid Cherfa
出处
期刊:International Journal of Imaging Systems and Technology [Wiley]
卷期号:33 (2): 610-621 被引量:13
标识
DOI:10.1002/ima.22824
摘要

Abstract Magnetic resonance imaging (MRI) is increasingly used in the diagnosis of Alzheimer's disease (AD) in order to identify abnormalities in the brain. Indeed, cortical atrophy, a powerful biomarker for AD, can be detected using structural MRI (sMRI), but it cannot detect impairment in the integrity of the white matter (WM) preceding cortical atrophy. The early detection of these changes is made possible by the novel MRI modality known as diffusion tensor imaging (DTI). In this study, we integrate DTI and sMRI as complementary imaging modalities for the early detection of AD in order to create an effective computer‐assisted diagnosis tool. The fused Bag‐of‐Features (BoF) with Speeded‐Up Robust Features (SURF) and modified AlexNet convolutional neural network (CNN) are utilized to extract local and deep features. This is applied to DTI scalar metrics (fractional anisotropy and diffusivity metric) and segmented gray matter images from T1‐weighted MRI images. Then, the classification of local unimodal and deep multimodal features is first performed using support vector machine (SVM) classifiers. Then, the majority voting technique is adopted to predict the final decision from the ensemble SVMs. The study is directed toward the classification of AD versus mild cognitive impairment (MCI) versus cognitively normal (CN) subjects. Our proposed method achieved an accuracy of 98.42% and demonstrated the robustness of multimodality imaging fusion.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
4秒前
pass完成签到 ,获得积分10
7秒前
8秒前
Dashwood完成签到 ,获得积分10
13秒前
大气金毛完成签到 ,获得积分10
19秒前
橘猫217发布了新的文献求助20
22秒前
白日梦发布了新的文献求助20
25秒前
ccc完成签到 ,获得积分10
30秒前
32秒前
科研通AI5应助科研通管家采纳,获得10
33秒前
半城微凉应助科研通管家采纳,获得10
33秒前
彭于晏应助科研通管家采纳,获得10
33秒前
李爱国应助科研通管家采纳,获得10
33秒前
王伟应助科研通管家采纳,获得10
33秒前
Akim应助科研通管家采纳,获得10
33秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
33秒前
33秒前
34秒前
35秒前
lena发布了新的文献求助10
37秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
49秒前
无与伦比完成签到 ,获得积分10
52秒前
53秒前
明理依云发布了新的文献求助10
57秒前
59秒前
搜集达人应助lena采纳,获得10
59秒前
1分钟前
明理依云完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
HunterKK7发布了新的文献求助10
1分钟前
生动的如花完成签到,获得积分10
1分钟前
背后如彤完成签到 ,获得积分10
1分钟前
chrispaul完成签到,获得积分10
1分钟前
似画发布了新的文献求助10
1分钟前
。。发布了新的文献求助100
1分钟前
化羽归尘完成签到,获得积分10
1分钟前
顾矜应助lf采纳,获得10
1分钟前
化羽归尘发布了新的文献求助10
1分钟前
mwang完成签到,获得积分10
1分钟前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3976600
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3520700
关于积分的说明 11204482
捐赠科研通 3257320
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1798683
邀请新用户注册赠送积分活动 877881
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806613