【摘 要】
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目的基于磁共振扩散张量成像(Diffusion Tensor Imaging,DTI)数据,构建区分帕金森(Parkinson’s Disease,PD)患者和健康对照组的机器学习模型,探索其脑影像生物学标志物。方法收集我院2015年6月至2019年12月PD患者289例,正常对照志愿者131例。按照7:3的比例分为训练集和验证集。基于DTI数据构建包含各向异性分数、平均扩散率、轴向弥散系数、径向弥散系数值的向量。使用机器学习方法对该向量降维,构建分类模型并进行模型评估。结果构建的五种机器学习分类模型中,
【机 构】
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华中科技大学同济医学院附属协和医院放射科,分子影像湖北省重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(81701673),湖北省自然科学基金(2017CFB796)。
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目的基于磁共振扩散张量成像(Diffusion Tensor Imaging,DTI)数据,构建区分帕金森(Parkinson’s Disease,PD)患者和健康对照组的机器学习模型,探索其脑影像生物学标志物。方法收集我院2015年6月至2019年12月PD患者289例,正常对照志愿者131例。按照7:3的比例分为训练集和验证集。基于DTI数据构建包含各向异性分数、平均扩散率、轴向弥散系数、径向弥散系数值的向量。使用机器学习方法对该向量降维,构建分类模型并进行模型评估。结果构建的五种机器学习分类模型中,
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