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阿尔茨海默氏病是淀粉样蛋白斑块，神经原纤维缠结和神经元变性的一种普通痴呆形式。该疾病无法治愈，早期发现对于改善患者预后至关重要。磁共振成像（MRI）对于测量疾病期间的神经退行性很重要。计算机辅助图像处理工具已用于帮助医疗专业人员在早期阶段确定对阿尔茨海默氏症的诊断。作为非痴呆症阶段的特征，跟踪进展是具有挑战性的。我们的工作基于平滑直方图的形态开发了一种自适应多阈值算法，以定义识别神经变性的特征，并将其进展为非，非常温和，轻度和中等。灰色和白色物质体积，统计矩，多阈值，收缩，灰白物质比以及三个距离和角度值是数学得出的。决策树，判别分析，幼稚的贝叶斯，SVM，KNN，集合和神经网络分类器旨在以性能指标的准确性，召回度，特异性，精度，F1分数，Matthew的相关系数和KAPPA值来评估所提出的方法。实验结果表明，所提出的特征成功地标记了神经变性阶段。
基于直方图的特征跟踪阿尔茨海默氏症的进展...
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