高维平滑样条及在基于磁共振成像的阿尔茨海默病预测中的应用
应用统计
2021-11-02 v2 统计方法学
摘要
近期证据表明，结构磁共振成像（MRI）是阿尔茨海默病（AD）预测与诊断的有效工具。传统基于 MRI 的诊断使用单时间点采集的图像，而纵向研究在检测 AD 早期病理变化方面更为敏感和准确。基于纵向 MRI 的诊断面临两个主要困难：（1）受试者间纵向扫描的不一致（即扫描时间不同且扫描总次数不同）；（2）MRI 中高维感兴趣区域（ROIs）的异质性进展。本工作中，我们提出一种新颖的特征选择与估计方法，可应用于从异质性纵向 MRI 中提取特征。我们方法的关键要素是平滑样条与 惩罚项的结合。我们在阿尔茨海默病神经影像倡议（ADNI）数据库上进行了实验。结果证实了所提方法在纵向研究 AD 预测中的优势。
引用
@article{arxiv.1810.10705,
title = {High-Dimensional Smoothing Splines and Application in Alzheimer's Disease Prediction Using Magnetic Resonance Imaging},
author = {Xiaowu Dai},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.10705},
year = {2021}
}