ABSTRACT Alzheimers sjukdom (AD) är den vanligaste formen av demens, orsakar progressiv försämring av minne och kognitiva funktioner. Radiomiska egenskaper som erhållits från hjärn MRI har visat en stor potential som icke-invasiva biomarkörer för denna sjukdom; dock, deras användbarhet har ännu inte utforskats för enskilda hjärnregioner. I detta dokument antar vi att olika regioner påverkas olika av AD och därmed att form- eller strukturförändringar som sker i olika regioner kan uttryckas med olika radiomiska egenskaper. Dessutom, för att förbättra klassificeringen av AD och friska kontroll (HC) ämnen, föreslår vi nya funktioner som bygger på entropi av konvolution neurala nätverket (CNN) funktionskartor. Det föreslagna tillvägagångssättet utvärderas utförligt med hjälp av databasen Open Access Series of Imaging Studies (Open Access Series of Imaging Studies). Våra experiment bedömer betydelsen av 45 olika radiomiska egenskaper från enskilda subkortikala regioner, via Wilcoxon-testet. Vi använder också den slumpmässiga skogsklassificeringen för att identifiera de subkortikala regioner som bäst skiljer AD-patienter från HC-personer. Vår analys identifierade de egenskaper som härrör från flera subkortikala regioner som uppvisar betydande skillnader mellan AD och HC (korrigerad p < 0,01). Vi fann att korrelation och volymegenskaper från regionerna hippocampus (AUC = 81,19% − 84,09%) och amygdala (AUC = 79,70% − 80,27%) hade störst diskriminativ effekt. Dessutom gav de föreslagna entropiegenskaperna från CNN-skikt den högsta klassificeringen AUC på 92,58 %, jämfört med 84,45 % för de kombinerade radiomiska egenskaperna hos alla subkortikala. Dessa resultat tyder på att de föreslagna CNN-entropiegenskaperna kan användas som en effektiv biomarkör för AD.
Djupa radiomiska funktioner extraheras från den tredimensionella MRT-avbildningen med hjälp av entropy convolution neural network (CNN) för att utföra AD klassificering REF.
Deep Radiomic Analysis of MRI Related to Alzheimer’s Disease
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}