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基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和集成學習的阿爾茨海默癥早期診斷
關鍵詞：阿爾茨海默癥 輕度認知障礙 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 集成學習 磁共振圖像
摘要：阿爾茨海默癥(AD)是一種典型的神經(jīng)退行性疾病,臨床上表現(xiàn)為失憶、喪失語言能力、喪失生活自理能力等。迄今為止,AD病因尚不明確且病程不可逆,也沒有治愈的方法,因此,AD的早期診斷對于研發(fā)新型藥物和措施以減緩病情發(fā)展具有重要意義。輕度認知障礙(MCI)是一種介于AD和正常老化(HC)之間的狀態(tài)。研究表明,MCI患者比沒有患過MCI的人更有可能發(fā)展成AD,因此,對MCI患者的準確篩查成為了AD早期診斷的研究熱點之一。隨著神經(jīng)影像技術和深度學習的飛速發(fā)展,越來越多的研究者使用深度學習方法對大腦神經(jīng)影像如磁共振影像(MRI)進行分析,用于AD的早期診斷。于是,本文提出基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)和集成學習的多切片集成分類模型用于AD早期診斷。與只用單切片訓練獲得的CNN分類模型相比,本文采用三個維度上的多個二維切片進行訓練而獲得的集成分類器模型,能更充分地利用MRI包含的有效信息,從而提高分類的準確率和穩(wěn)定性。
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