Hippocampus påverkas på ett tidigt stadium i utvecklingen av Alzheimers sjukdom (AD). Med hjälp av bilder av hjärnans magnetiska resonans (MR) kan vi undersöka effekten av AD på hippocampus morfologi. Statistical forme models (SSM) används vanligen för att beskriva och modellera hippocampal formvariationer bland befolkningen. Vi använder formen variation från SSM som funktioner för att klassificera AD från normala kontrollfall (NC). Konventionell SSM använder huvudkomponentanalys (PCA) för att beräkna variationssätten bland befolkningen. Även om dessa metoder är representativa för variationerna i utbildningsuppgifterna är de inte nödvändigtvis diskriminerande på märkta data. I denna studie används ett Hotellings T 2-test för att kvalificera de landmärken som kan användas för PCA. De resulterande variationslägen används som prediktorer för AD från NC. Diskrimineringsförmågan hos dessa prediktorer utvärderas utifrån deras klassificeringsprestanda med hjälp av stödvektormaskiner (SVM). Att endast använda landmärken statistiskt särskiljande mellan AD och NC i SSM visade en bättre separation mellan AD och NC. Dessa prediktorer visade också bättre korrelation till kognitiva poäng såsom mini-mental tillstånd undersökning (MMSE) och Alzheimers sjukdom bedömning skala (ADAS).
I REF, Statistiska Form Modeller (SSM) har använts för att modellera variabiliteten i hippocampal former bland befolkningen.
Detecting hippocampal shape changes in Alzheimer's disease using statistical shape models
{'venue': 'Medical Imaging', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Physics', 'Computer Science']}