Title of article :
Detection of Alzheimer’s Disease Using Multitracer Positron Emission Tomography Imaging
Author/Authors :
Dehghan، H. نويسنده School of Computer Engineering and Information Technology, Shahrood University of Technology, Shahrood, Iran , , Pouyan، A. A. نويسنده School of Computer Engineering, Shahrood University of Technology 36147, Shahrood, Iran , , Hassanpour، H. نويسنده ,
Issue Information :
فصلنامه با شماره پیاپی سال 2014
Abstract :
بيماري آلزايمر بااختلال متابوليسم گلوكز ونمايش پلاك آميلوييدمشخص مي شود. ردياب-هاي توموگرافي گسيل پوزيترون تكي ممكن است نشانه هاي خاص از پاتولوژي را نشان دهند كه در بازرسي از نوع ديگر به راحتي آشكار نمي-باشد.تركيب پوزيترون تصويربرداري توموگرافي گسيل چند ردياب، نتايج اميدوار كننده اي را به دست آورده است. در اين مقاله از57بيماري آلزايمرتصويربرداري عصبي از افرادي كه FDGوPIB-پوزيترون تصويربرداري عصبي توموگرافي اسكن شده در يك زمان دارند براي توسعه روش طبقه بندي چند ردياب پيشنهادي استفاده شده است. تصوير مغ زفردبه طور خودكار به 48ناحيه از پيش تعريف شده مورد توجه تقسيم مي شود. سپس 96 ويژگي براي هر فرد استخراج مي گردد. ويژگي هاي اصلي با استفاده ازتجزيه مولفه هاي اصلي(PCA) استخراج شده، سپس آنها براساس استراتژي تقاطع با هم تركيب مي شوند. درنهايت يك ماشين بردار پشتيبان (SVM)براي ارزيابي دقت كلاس بندي استفاده شده است. تركيبي از دو ردياب با اسكن توموگرافي گسيل پوزيترون منجر به دقت تشخيص بالاتري دربيماري آلزايمردر مقايسه باتك ردياب وروش هاي تركيبي ديگرمي شود
Abstract :
Alzheimerʹs disease is characterized by impaired glucose metabolism and demonstration of amyloid plaques. Individual positron emission tomography tracers may reveal specific signs of pathology that is not readily apparent on inspection of another one. Combination of multitracer positron emission tomography imaging yields promising results. In this paper, 57 Alzheimerʹs disease neuroimaging initiative subjects that had FDG and PiB-positron emission tomography neuroimaging scans at the same time were used for development of proposed multitracer classification method. The subject’s brain image was automatically parcellated into 48 pre-defined regions of interest. Then, 96 features were extracted for each subject. The principal features weere extracted using principal component analysis, then they were combined based on intersection strategy. Finally, a support vector machine was adopted to evaluate the classification accuracy. Combination of two tracers with positron emission tomography scan yielded a higher diagnostic accuracy in Alzheimerʹs disease compared to individual tracer and other combination methods.
Journal title :
International Journal of Engineering
Journal title :
International Journal of Engineering