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ISSN: 2333-9721
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-  2017 

基于卷积神经网络的注意缺陷多动障碍分类研究

DOI: doi:10.7507/1001-5515.201606058

Keywords: 注意缺陷多动障碍, 磁共振图像, 卷积神经网络

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Abstract:

注意缺陷多动障碍(ADHD)是一种高发于学龄儿童的行为障碍综合症。目前,ADHD 的诊断主要依赖主观方法,导致漏诊率和误诊率较高。基于此,本文提出一种基于卷积神经网络的 ADHD 客观分类算法。首先,对脑部磁共振图像(MRI)进行头骨剥离、高斯核平滑等预处理;其次,对大脑的右侧尾状核、左侧楔前叶和左侧额上回部位的MRI进行粗分割;最后,利用 3 层卷积神经网络进行分类。实验结果表明:① 本文的算法能有效地对 ADHD 和正常人群进行分类;② 右侧尾状核和左侧楔前叶的 ADHD 分类准确率要高于 ADHD-200 全球竞赛中所有方法达到的 ADHD 最高分类准确率(62.52%);③ 利用上述 3 个脑区对 ADHD 患者和正常人群进行分类,其中右侧尾状核的分类准确率最高。综上所述,本文提出了一种利用粗分割和深度学习对 ADHD 患者和正常人群进行分类的方法。本文方法分类准确率高,计算量小,能较好地提取不明显的图像特征,改善了传统 MRI 脑区精确分割耗时长及复杂度高的缺点,为 ADHD 的诊断提供了一种可参照的客观方法

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