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张柏雯 (张柏雯.) | 林岚 (林岚.) | 孙珅 (孙珅.) | 吴水才 (吴水才.) (学者:吴水才)

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摘要:

目的:提出一种基于脑MRI与深度学习和迁移学习准确区分阿尔茨海默病(Alzheimer's disease,AD)与正常老化(normal control,NC)的方法。方法:选取阿尔茨海默病神经影像学组织(Alzheimer Disease Neuroimaging Initiative,ADNI)数据库中194例NC与105例AD受试者的脑结构磁共振成像(structural MRI,sMRI),生成全脑灰质图。基于经典网络AlexNet采用特征迁移学习的方法对AD与NC分别进行特征提取,再结合主成分分析法与序列前向搜索的方法对特征降维与选择,最后运用支持向量机对所选特征进行分类,统计高斯...

关键词:

AlexNet 正常老化 深度卷积网络 深度学习 特征迁移学习 结构磁共振成像 阿尔茨海默病

作者机构:

  • [ 1 ] 北京工业大学生命科学与生物工程学院

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来源 :

医疗卫生装备

年份: 2019

期: 01

卷: 40

页码: 5-9

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