May, 2023

应用三维卷积自编码器的潜在空间分析揭示帕金森病的症状模式

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TL;DR本文使用 3D 卷积变分自编码器，通过学习低维度大脑成像数据来追踪帕金森病神经退行变化的症状学，并展示该方法在 PD 患者和健康对照组上的有效性，显示出表征学习不仅有助于早期诊断，也有助于理解神经退行过程和症状学。
发现论文，激发创造
  • 基于自编码器潜变量分析的脑部细微异常检测：对新发帕金森患者的应用

    利用无监督学习中的基于 Patch 的自编码器，设计出两个用于检测潜在异常信息的检测标准，与两个监督式学习的方法相比较，这两个标准在难度较大的 PD 分类任务上的表现更佳。

    Feb, 2023

  • 多视角图卷积网络及其在帕金森病神经影像分析中的应用

    本文探讨基于图卷积网络的深度学习方法，在结合病人脑影像信息后，用于分辨帕金森患者和健康对照组，泛化表现高于传统 PCA 方法。

    May, 2018

  • 预测阿尔茨海默病：一项基于三维卷积神经网络的神经影像学研究

    本文提出了一种利用深度学习方法进行疾病预测的算法，通过 MRI 扫描病人的大脑，基于 ADNI 数据集中的 2265 个历史扫描，该算法可用于预测病人的疾病状态，并证明了 3D 卷积神经网络优于文献中的其他分类器并产生了最新的结果。

    Feb, 2015

  • 1D 卷积变换器用于步态的帕金森病诊断

    该研究提出了一种用于诊断帕金森病步态的高效深度神经网络模型。具体地，我们引入了一种混合的 ConvNet-Transformer 架构，通过检测疾病的严重程度准确诊断帕金森病。所提出的架构通过单一的端到端模型充分利用了卷积神经网络和 Transformer 的优势，前者能够从纵向地面反作用力信号中提取相关的局部特征，而后者能够捕捉数据中的长期时空依赖关系。我们的混合架构相比于单独使用任一模型获得了改进的性能。实验结果表明，我们的方法对于从步态数据检测帕金森病不同阶段是有效的，最终准确率达到了 88%，超过了 Physionet 步态数据集上其他最新人工智能方法。此外，我们的方法可以推广和适应其他分类问题，在处理一维信号中的特征相关性和时空依赖性问题上具有潜力。我们的源代码和预训练模型可以在此 https URL 公开获取。

    Nov, 2023

  • 利用卷积神经网络与长短时记忆层相结合预测帕金森病进展

    该研究使用 “帕金森病进展标志倡议” 数据集，开发了一个 3DCNN + LSTM 模型，通过分析磁共振成像数据来识别帕金森病的进展阶段，并取得了具有最先进结果的 91.90％的分类准确率。

    Dec, 2023

  • 使用对比度图交叉视图学习和 SPECT 图像与临床特征的多模态融合进行帕金森病分级

    通过引入多模态方法，结合深度学习和图融合技术，我们的研究提出了一种用于帕金森病分类的图视多模态方法，实验结果表明，在五折交叉验证中，该方法可以达到 91% 的准确率和 92.8% 的 AUC，并且相比仅依赖机器学习方法的方法，在非图像数据上具有更强的预测能力。

    Nov, 2023

  • 从全脑数据中学习低维度动力学提高任务捕获能力

    本文介绍了一种新方法，使用顺序变分自编码器（SVAE）和神经常微分方程（NODE）来学习神经动力学的低维逼近。该方法产生的光滑动态可以准确地预测认知过程，并显示出对任务相关的脑区的改善空间定位并识别出著名的结构，如 fMRI 运动任务记录中的运动全身像。

    May, 2023

  • 多模态多类帕金森病分类的 CNN 和决策级融合

    本文提出了使用 MRI 和 DTI 两种不同模态的直接三类 PD 分类方法，通过使用白质和灰质 MRI 数据以及 DTI 数据的有限阻抗和平均扩散度，利用四个独立 CNN 模型进行决策层融合，实现了对公开 PPMI 数据库中 PD、健康人群和无多巴胺缺陷证据扫描的直接三类 PD 分类，获得了 95.53% 的准确率。通过一系列消融研究明确证明了我们提出的解决方案的有效性。

    Jul, 2023

  • 基于课程的多任务学习用于帕金森病检测

    利用深度卷积神经网络和课程学习，作者定义了一个难度逐渐增加的训练流程，以提高磁共振成像在帕金森病分类中的性能。

    Feb, 2023

  • 用于肺部病变特征探索和恶性预测的变分自编码器

    应用生成型 AI 模型 VAEs 对肺癌病灶进行研究，通过聚类分析和 MLP 分类器模型，在肺癌诊断方面取得了 AUC 0.98 和 93.1% 的准确度，同时探索标准高斯 VAE 和较新的狄利克雷 VAE 的比较分析，最后展示了潜在空间遍历在临床上具有潜在的特征变化。

    Nov, 2023