基于异常模式和极值理论的开放集识别模型 OpenAPMax 可用于阿尔茨海默病的诊断。

Jul, 2023

本研究探讨将深度学习模型应用于阿尔兹海默病的诊断，使用 3D 卷积神经网络进行训练和测试，并设计了一个算法集成，能够优于任何单独算法，在超过 1500 个完整的脑部体积中展现出良好的分类性能和突出的诊断能力，这些算法具有成为软件包的潜力，能够协助医生 / 放射科医生更好地诊断阿尔兹海默病。

Dec, 2022

通过使用人工神经网络和支持向量机作为分类器，以及主成分分析作为特征提取技术，这篇论文研究了基于机器学习的方法在阿尔茨海默病检测和分类中的性能，并表明这种组合方案在准确度和优势方面取得了显著成果。

Apr, 2024

提出一种基于三维卷积神经网络和双重注意力模块的重现性模型，用于阿尔茨海默病分类，通过在 ADNI 数据库上训练并在 AIBL 和 OASIS1 两个独立数据集上验证，该方法在 MCI 进展分类方面的准确率达到 91.94％，在阿尔茨海默病分类方面的准确率达到 96.30％，并具有良好的泛化能力，在 AIBL 和 OASIS1 数据集上的准确率分别达到 86.37％和 83.42％。

Oct, 2023

研究老龄化人口与阿尔茨海默病的关系，通过深度学习和多模态信息，基于大脑 MRI 扫描预测疾病阶段，早期检测和治疗。

Nov, 2023

通过分析 2008 年至 2023 年间基于深度学习技术和强化学习的阿尔茨海默病诊断论文，发现深度学习方法具有提取特征并具有良好准确度对阿尔茨海默病进行分类的巨大能力，需要探索 DRL 在痴呆症检测领域的应用。

Apr, 2023

我们的研究通过识别四个不同的预测 AD 的类别，以高加权准确度 98.91% 的方式，有助于更全面地了解和检测该疾病。本研究提出了一种独特的策略，通过在不平衡数据集分类问题中组合集成平均模型和五个不同的迁移学习模型，改善了准确性。EfficientNetB0+Resnet152 和 InceptionV3+EfficientNetB0+Resnet50 模型已经进行了微调，并获得了最高的多类别 AD 阶段分类的加权准确度。

Oct, 2023

阿尔茨海默病（AD）是认知能力逐渐下降的最常见的痴呆形式之一。本研究采用结构和功能性 MRI 探究了疾病引起的灰质和功能网络连接变化，并引入基因 SNP 作为第三个通道。我们提出了一种基于深度学习的分类框架，使用 Cycle GAN 生成模块来填补潜在空间中的缺失数据。通过整合梯度的可解释 AI 方法，提取了输入特征的相关性，增强了对学习表示的理解。实验结果表明，我们的模型能够在 CN/AD 分类中达到 SOA，平均测试准确率为 0.926±0.02。对于 MCI 任务，使用预训练模型进行 CN/AD 预测的平均准确率为 0.711±0.01。解释性分析揭示了与 AD 相关的皮层和皮下脑区的重要灰质调节，并确定了感觉运动和视觉静息态网络连接的损伤以及与淀粉样蛋白和胆固醇形成和清除调控相关的生物过程的 SNP 突变作为性能的贡献因素。总体而言，我们的综合深度学习方法在 AD 检测和 MCI 预测方面显示出潜力，同时为重要的生物学洞察提供了新的见解。

Jun, 2024

通过引入一种新的正则化方法，我们提出了一种预测阿尔茨海默病进展的方法，旨在保持疾病风险随时间递增的单调性，同时保留预测准确性。

Mar, 2024

本研究采用基于 CNN-LSTM 体系结构的神经模型，使用定向和隐式学习的方法从对话转录中学习，从而检测阿尔茨海默病及相关痴呆疾病的存在，实现了对 DementiaBank 数据集的新的最先进性能，将参与者分类为 AD 和对照组的 F1 分数达到 0.929。

Jun, 2019