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摘要:
随着深度学习技术在疾病诊断方面的广泛应用,尤其是卷积神经网络(CNN)在计算机视觉、图像处理方面的突出表现,越来越多的研究提出使用该算法实现阿尔茨海默病(AD)、轻度认知障碍(MCI)以及正常认知(CN)之间的诊断.本文系统地回顾了几种经典的卷积神经网络模型在该疾病不同阶段脑影像分析诊断方面的应用进展,进一步探讨了其存在的问题及研究方向,以期为该领域的研究提供一定的参考和借鉴.
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阿尔茨海默病
筛查
诊断
社区卫生服务
综述
降低压力阈值模式在阿尔茨海默病护理中的应用研究
降低压力阈值
阿尔茨海默病
应用
启示
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阿尔茨海默病
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β-淀粉样蛋白
磁共振成像
体素
形态学分析
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 卷积神经网络在阿尔茨海默病诊断中的应用研究
来源期刊 生物医学工程学杂志 学科
关键词 阿尔茨海默病 轻度认知障碍 卷积神经网络 脑影像
年,卷(期) 2021,(1) 所属期刊栏目 综述|Reviews
研究方向 页码范围 169-177,184
页数 10页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.7507/1001-5515.202007019
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
阿尔茨海默病
轻度认知障碍
卷积神经网络
脑影像
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
生物医学工程学杂志
双月刊
1001-5515
51-1258/R
大16开
四川省成都市武候区外南国学巷37号 四川大学华西医院
62-65
1984
chi
出版文献量(篇)
5280
总下载数(次)
31
总被引数(次)
37300
论文1v1指导