赵地
- 作品数：3 被引量：9H指数：2
- 供职机构：华南理工大学材料科学与工程学院更多>>
- 发文基金：广东省科技计划工业攻关项目国家自然科学基金广东省医学科学技术研究基金更多>>
- 相关领域：医药卫生自动化与计算机技术更多>>
- 双重病理所致颞叶癫痫边缘系统MRI影像学表现被引量：3
- 2018年
- 目的:总结双重病理(DP)所致颞叶癫痫(TLE)的边缘系统MRI影像学改变及特征。方法:对DP所致TLE 36例(左侧组20例,右侧组16例)与正常对照组(36例)进行多模态MR成像,分析两组边缘系统所在脑区T1WI灰质体积、指数化表观扩散系数(eADC)、脑血流量(CBF)差异,并进行统计学分析。结果:结构像及功能像均发现左侧、右侧TLE组边缘系统脑区与对照组差异具有统计学意义(FDR校正,P≤0.001),功能成像显示更广范围脑区分布,检出最明显异常为病侧海马及海马旁回、眶额皮质,其次为杏仁核、扣带回、内侧额上回,最后为额叶直回、丘脑,右侧组可累及对侧部分边缘系统脑区。结论:左、右侧DP所致TLE边缘系统损伤具有差异性,右侧组异常范围大于左侧。多模态MRI对边缘系统损伤评估具有重要价值。
- 成丽娜汪文胜郭圣文郭圣文赵地赵地
- 关键词：磁共振成像
- 轻度认知障碍患者脑皮层多特征分析与分类被引量：1
- 2017年
- 揭示稳定型轻度认知障碍患者、转化型轻度认知障碍患者与健康正常人之间的脑结构及其形态变化差异,以区分3组人群.首先,选择73例健康正常人、46例稳定型MCI患者和40例转化型MCI患者,采集基线期以及1年和2年时间节点的脑结构磁共振图像;然后,应用Freesurfer软件计算皮层厚度、灰质体积、表面积和平均曲率等脑皮层形态结构特征,并分别利用T检验方法、稀疏约束降维法和递归特征消去法,选择重要特征;最后,利用线性支持向量机对3组人群进行分类,分析具有强分类能力的重要脑区及其分布.结果表明,递归特征消去法的分类性能最优,稀疏约束降维法次之,T检验最差;4种皮层特征融合,尤其是基线与纵向变化特征融合,可显著提高分类性能.脑皮层结构特征及其随时间的变化信息,能被有效地应用于稳定型和转化型MCI患者的自动分类.
- 郭圣文吴聪玲赖春任吴宇鹏江行军赵地
- 关键词：轻度认知障碍支持向量机
- 颞叶癫痫患者脑白质纤维束追踪空间统计分析与自动识别被引量：5
- 2017年
- 为了定位颞叶癫痫(TLE)患者脑白质微结构发生异常的重要脑区,本文设立了正常对照组(NC)与TLE组两组人群,采集了50位受试者(其中NC组28人,TLE组22人)的脑部弥散张量成像(DTI)影像,分别计算其部分各向异性(FA)、平均扩散率(MD)、扩散系数(AD)、径向扩散系数(RD)等参数,并采用纤维束追踪空间统计方法(TBSS),获取组间差异的脑区,然后利用支持向量机(SVM),对NC组与TLE组进行分类,并与支持向量机-递归特征消除法(SVM-RFE)进行比较,最后对重要脑区及其分布进行分析与讨论。实验结果表明,TLE患者的FA值存在明显降低的脑区主要有胼胝体、上纵束、放射冠、外囊、内囊、下额枕束、钩束、矢状层等,基本呈双侧分布,其中大部分脑区的MD、RD值明显增高,AD值虽有增高,但差异无统计学意义。支持向量机-纤维束追踪空间统计法(SVM-TBSS)利用FA、MD、RD进行分类的准确率分别为82%、76%、76%,特征融合后分类准确率为80%;SVM-RFE利用FA、MD、RD进行分类准确率分别为90%、90%和92%,特征融合后分类准确率达到100%,SVM-RFE分类性能明显优于SVM-TBSS,对分类有重要影响的特征主要分布于联络纤维和连合纤维脑区。研究结果表明,DTI参数能有效地反映TLE患者的脑白质纤维异常改变,可用于阐明其病理机制、定位病灶及实现自动诊断。
- 赵地郭圣文吴聪玲赖春任成丽娜汪文胜
- 关键词：颞叶癫痫弥散张量成像
