临床放射学杂志

作者：贾少迪, 薛婷, 程永欣, 王宏德, 王娟, 董芳, 周洋, 袁凯, 喻大华

单位：014010 包头,内蒙古科技大学数智产业学院网络安全学院贾少迪、薛 婷、程永欣、王 娟、董 芳、周 洋、袁 凯;026000 内蒙古锡林浩特,锡林郭勒盟蒙医医院王宏德;710071 西安电子科技大学生命科学与技术学院袁 凯;014010 包头,内蒙古科技大学自动化与电气工程学院喻大华

关键词：青少年吸烟者,扩散张量成像,各向异性分数,白质,支持向量机

基金：国家自然科学基金项目(编号:82260359、81871430、81871426);内蒙古自治区自然科学基金项目(编号:2020MS08059、2021MS08014)

<b>目的</b> 通过采集60名年轻吸烟者和与之在性别、受教育程度等方面相匹配的60名年轻非吸烟者的扩散张量成像数据中各向异性分数。<b>方法</b> 使用基于纤维束的空间统计学分析方法和一种基于支持向量机的分类方法,在大脑白质50个区域对两组被试在体素水平上对其分类预测,为检测大脑的吸烟状况以及在区分成瘾患者和健康组之间提供生物标志物。<b>结果</b> 该分类的平均准确率为87.50%,曲线下面积为0.92。对分类结果影响最主要的在小脑下脚两侧、皮质脊髓束右侧、大脑脚右侧、扣带(海马体)两侧、钩束左侧、穹隆和小脑上脚右侧。<b>结论</b> 各向异性分数在检测吸烟状况方面完全可以作为鉴别性生物标志物,并在预测分类方面具有巨大的潜力,并为机器学习研究与吸烟相关的神经生理学研究提供新的研究视角。

来源：2024年第4期

《临床放射学》期刊编辑部

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