30、基于纹理特征的帕金森病检测与基于SOM建模的脑MRI自动感兴趣区域选择

基于纹理特征的帕金森病检测与基于SOM建模的脑MRI自动感兴趣区域选择

在医学诊断领域，利用计算机技术辅助疾病诊断是一个极具潜力的研究方向。本文将为大家介绍两种不同的医学影像分析技术，一种是基于纹理特征的帕金森病检测方法，另一种是基于自组织映射（SOM）建模的脑磁共振成像（MRI）自动感兴趣区域（ROI）选择方法。

基于纹理特征的帕金森病检测

在帕金森病（PD）的诊断中，传统的视觉分析方法存在一定的局限性，而计算机辅助诊断软件的发展为解决这一问题提供了新的思路。

不同方法的性能比较

研究人员将基于哈拉里克纹理特征和掩码的方法与文献中的其他方法进行了比较，具体结果如下表所示：
| 系统 | 准确率（Acc） | 灵敏度（Sens） | 特异度（Spec） | 阳性似然比（PL） | 阴性似然比（NL） |
| — | — | — | — | — | — |
| Homogeneity | 0.959 | 0.973 | 0.949 | 19.22 | 0.028 |
| Cluster Shade | 0.955 | 0.964 | 0.949 | 19.01 | 0.038 |
| Cluster Tendency | 0.955 | 0.973 | 0.943 | 17.10 | 0.029 |
| Correlation | 0.941 | 0.946 | 0.937 | 14.92 | 0.058 |
| Energy | 0.937 | 0.964 | 0.918 | 11.73 | 0.039 |
| VAF | 0.840 | 0.807 | 0.862 | 5.8