人工神经网络在MRI脑结构测量诊断Alzheimer病的进一步应用研究

目的　评价人工神经网络在MRI脑结构测量诊断Alzheimer病 (AD)的应用价值。方法　应用 1 0TMRI仪 (SiemensMagnetomImpact)对 2 8名可能AD患者 (年龄 6 8 3± 7 7岁 )和 2 8名正常人 (年龄 6 8 6± 7 5岁 )进行头颅扫描 ,获取 3DGRE脉冲序列T1WI,然后在重建图像上对经部分颅内容积标准化处理、大脑的 5个感兴趣区域 (包括杏仁核、海马、内嗅皮层、颞叶和侧脑室颞角 )共 10个指标 (分左右 )进行了体积测量研究。使用自编的反馈式人工神经网络软件与传统统计学处理软件 (SPSS) ,同时对测量数据进行分析处理。结果　对上述 5个测量指标的数据分析处理 ,人工神经网络可将AD与正常人鉴别开来 ,并对新个体作出正确的诊断 ,其诊断的敏感度为 97%、特异度 10 0 %、准确度达 98 5 % ;而应用SPSS软件进行判别分析时 ,其诊断的敏感度、特异度和准确度分别为90 9%、97%和 93 9%。结论　应用人工神经网络结合MRI脑结构体积测量是诊断AD的一种实用而可靠的手段。