TY -的A2 -华雷斯,Jose m . AU - Jha Debesh AU -金,Ji-In AU - Kwon Goo-Rak PY - 2017 DA - 2017/06/21 TI -阿尔茨海默病的诊断使用Dual-Tree复小波变换,PCA,前馈神经网络SP - 9060124六世- 2017 AB - 背景。错误的诊断阿尔茨海默病(AD)从健康控制(HC)患者在疾病的早期阶段是一个重要的问题,因为信息条件的严重程度和发展风险目前允许AD患者不可逆的脑损伤发生前采取预防措施。最近,有极大的兴趣在计算机辅助诊断磁共振影像(MRI)分类。然而,区分阿尔茨海默氏症的大脑数据和健康的大脑数据老年人(年龄> 60岁)是具有挑战性的,因为他们的高度相似的大脑模式和图像强度。最近,尖端的特征提取技术发现广泛应用在许多领域,包括医学图像分析。在这里,我们提出一个dual-tree复小波变换(DTCWT)从图像中提取特征。特征向量的维数降低,利用主成分分析(PCA)。降低特征向量是送到前馈神经网络(FNN)区分广告和HC先生从输入图像。这些提议和实现管道,证明改进分类输出相比,最近的研究,导致了高和可再生的准确率为90.06±92.00±0.04%的敏感性0.01%,特异性为87.78±0.04%,精度为89.6±0.03%和10倍交叉验证。SN - 2040 - 2295 UR - https://doi.org/10.1155/2017/9060124 - 10.1155 / 2017/9060124摩根富林明医疗工程PB - Hindawi KW - ER