脑PET图像分析和疾病预测挑战赛---逻辑回归

最新推荐文章于 2025-07-04 11:08:29 发布
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#逻辑回归 #算法 #机器学习 #pytorch #数据挖掘 #深度学习 #神经网络

本文介绍了基于脑部正电子发射计算机断层显像（PET）的轻度认知障碍疾病预测比赛，使用逻辑回归作为基础模型，分析了特征选择的问题，并预示将通过CNN自动提取特征以提升预测性能。

目录

赛题背景

赛事任务

赛题数据集

评价标准

逻辑回归

结果与分析

总结

赛题背景

        脑PET全称为脑部正电子发射计算机断层显像(brain positron emission tomography PET)，是反映脑部病变的基因、分子、代谢及功能状态的显像。它是利用正电子核素标记葡萄糖等人体代谢物作为显像剂，通过病灶对显像剂的摄取来反映其代谢变化，从而为临床提供疾病的生物代谢信息，为脑癫痫病、脑肿瘤、帕金森病、阿尔茨海默综合征等提供了有效的检测手段。可利用脑PET图像检测出轻度认知障碍病灶，并提前介入治疗，从而延缓发病，对后续患者康复治疗有着积极的意义。因此本赛题以轻度认知障碍为例对脑PET图像进行分析与疾病预测。

赛事任务

        为研究基于脑PET图像的疾病预测，本次大赛提供了海量脑PET数据集作为脑PET图像检测数据库的训练样本，参赛者需根据提供的样本构建模型，对轻度认知障碍进行分析和预测。

        脑PET图像检测数据库，记录了老年人受试志愿者的脑PET影像资料，其中包括确诊为轻度认知障碍（MCI）患者的脑部影像数据和健康人（NC）的脑部影像数据。

        被试者按医学诊断分为两类：

        NC：健康

        MCI：轻度认知障碍

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