基于支持向量机的全脑扩散张量成像诊断社交焦虑障碍

摘要：

目的 利用支持向量机(SVM)分类器,评价全脑扩散张量成像(DTI)对社交焦虑障碍(SAD)的诊断价值.方法 采集19例SAD患者和19名年龄、性别及受教育程度与之相匹配的健康志愿者的全脑DTI数据.通过Diffusion Toolkit软件获取全脑的各向异性分数(FA).根据全脑FA数据,以基于SVM算法的脑影像数据模式识别(PROBID)软件对SAD患者和健康对照进行模式识别分析,评价基于SVM,以全脑FA数据诊断SAD的诊断价值.以阈值P≤0.001行置换检验评价诊断试验的可靠性;计算各体素的FA差异占全脑总差异的比率,得到其对分类所贡献的权重向量值.用MRIcro软件显示最高30％权重向量值且体素个数≥10的脑区.结果 基于SVM,以全脑FA数据诊断SAD,准确度为92.11％(35/38),特异度为94.44％(17/18),敏感度为90.00％(18/20),阳性似然比为17.01,阴性似然比为0.11,诊断指数为184.22％.置换检验显示诊断结果可靠.对识别SAD贡献更大的白质脑区位于胼胝体膝部和压部、左侧钩束、左侧下纵束、左侧下额枕束、双侧额上回及左侧枕叶(体素数目21 ～ 136);对诊断健康对照贡献更大的白质区域包括双侧前扣带、左侧小脑中脚及左侧顶下小叶(体素数目14～112).结论 基于SVM,以全脑FA数据诊断SAD准确性较高,全脑DTI特征有望成为诊断SAD的特异性指标;在神经精神疾病的白质研究中,SVM或许可用于验证研究结果和提供感兴趣脑区.

关键词：焦虑、磁共振成像、诊断

所属期刊栏目：48

分类号：R730.4;TM769;TQ0

资助基金：国家自然科学基金81030027

在线出版日期：2014-09-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：636-640