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摘要:
随着人口老龄化的加深,阿尔兹海默疾病更加大众化地出现在我们生活中,而早期精准诊断阿尔兹海默疾病并进行正向干预可有效延缓阿尔兹海默疾病的进程.基于磁共振图像的阿尔兹海默疾病的精准诊断需要综合利用多个感兴趣区域(ROIs)的信息,而单个ROI无法体现不同ROIs之间存在的联系与影响.本文首先提出三输入3D卷积神经网络(CNN),综合利用大脑3D磁共振图像中海马体、灰质(无海马体)和白质3个ROIs的信息.此外,随着神经网络的加深,原始图像的重要特征信息会部分丢失,因此我们又提出一种多输出3D CNN,通过增加中间层的连接和输出,缩短输入和输出之间的距离,增强特征传播,减少特征信息的丢失.结果显示采用多输出3D CNN模型实现整个测试集三分类的准确率为90.5%、精确率为91.0%、灵敏度为90.4%、特异性为95.2%、F1-score为90.5%,诊断性能优于单输出3D CNN模型.
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文献信息
篇名 基于多输出的3D卷积神经网络诊断阿尔兹海默病
来源期刊 波谱学杂志 学科 物理学
关键词 3D卷积神经网络(3DCNN) 多个感兴趣区域 多输出 阿尔兹海默病 分类
年,卷(期) 2021,(1) 所属期刊栏目 研究论文
研究方向 页码范围 92-100
页数 9页 分类号 O482.53
字数 语种 中文
DOI 10.11938/cjmr20202808
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
3D卷积神经网络(3DCNN)
多个感兴趣区域
多输出
阿尔兹海默病
分类
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
波谱学杂志
季刊
1000-4556
42-1180/O4
16开
中科院武汉物理与数学研究所(武汉71010号信箱)
38-313
1983
chi
出版文献量(篇)
1492
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7
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7081
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