基于多模态MRI的AD分类模型

利用多模态磁共振成像数据,构建静息态功能网络,提取了网络属性及结构像中萎缩灰质的灰质体积作为分类特征,训练SVM分类器。实验结果表明,利用结构和功能组合特征,可以区分MCI与正常对照(准确率91.7%),AD与正常对照(准确率100%),AD与MCI(准确率87.8%),有效提高了两类疾病的分类正确率。结果说明提出的分类模型是一种较好的辅助诊断模型。