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目的构建一个基于卷积神经网络的深度学习分类模型,以鉴别阿尔茨海默病(Alzheimer＇s disease,AD)和行为异常型额颞叶痴呆(behavioral variant of frontotemporal dementia,bvFTD)患者,旨提高鉴别诊断正确率。方法分别对医生诊断的47例很可能AD患者和39例很可能bvFTD患者进行头颅MRI扫描,对结构MRI数据进行预处理后,根据AAL2模板和Harvard-Oxford模板提取全脑不同脑区的灰质体积特征,采用卷积神经网络进行构建分类模型,并对构建的模型进行与传统机器学习方法的对比试验、主要差异脑区的分类试验和年龄差异探讨试验。结果卷...
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