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摘要:
目的 本研究旨在探讨卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)深度学习在脑CT影像分类中的应用,达到提高影像分类智能化程度的目的,为临床筛查阿尔茨海默病(Alzheimer Disease,AD)提供便利.方法 收集2014~2016年3个类别的脑CT影像资料,其中包含AD、器质性病变(如肿瘤、脑出血等)和正常老年化的受试者的数据.由于本组CT脑图像高度方向(z轴,层厚5 mm)单位长度相对水平方向大的特点,本研究将CT二维轴位CNN图像和三维分割组块进行融合运算分类后对照已有的诊断.结果 AD、器质性病变和正常老年化的分类准确率分别为84.2%、73.9%和88.9%,平均为82.3%.结论 本研究为初筛AD提供了新的方法.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 基于深度学习的CT脑影像分类方法用于阿尔茨海默病的初步筛查
来源期刊 中国医疗设备 学科 医学
关键词 卷积神经网络 图像分类 CT影像 阿尔茨海默病
年,卷(期) 2017,(12) 所属期刊栏目 专论——神经影像技术的临床应用
研究方向 页码范围 15-19
页数 5页 分类号 R814.42
字数 3881字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1674-1633.2017.12.004
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 田增民 中国人民解放军海军总医院神经外科 35 114 5.0 10.0
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阿尔茨海默病
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