Mar, 2024

PIPNet3D：MRI 扫描中阿尔茨海默症的可解释检测

PDF
TL;DR使用神经影像学（CT，MRI）数据以支持痴呆症的诊断，特别是阿尔茨海默病。通过使用深度学习方法自动分析并发现新的图像生物标记，我们提出了一种基于部分原型神经网络（PP-NN）的模型 PIPNet3D，并应用于阿尔茨海默病的临床研究。结果表明，PIPNet3D 是一种可解释的、紧凑的阿尔茨海默病诊断模型，其推理过程与医学领域知识相吻合，且具有与其黑盒模型相同的准确度。
neuroimagingdementiadeep learningalzheimer's disease diagnosispipnet3d
发现论文，激发创造
  • 使用 PIP-Net 解读和修正医学图像分类

    本文探讨了可解释性机器学习在实际医学影像数据自动诊断支持方面的适用性和潜力，尤其是 PIP-Net 原型部分模型，对于骨折检测和皮肤癌诊断的准确性和可解释性进行了评估。

    Jul, 2023

  • 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

  • 3D 脑 MRI 分类的残差和普通卷积神经网络

    该研究利用深度学习算法进行神经成像数据处理，提出利用残差和 3D 卷积神经网络架构实现自动特征生成和更简单的分析，最终在 3D 结构 MRI 脑部扫描中对阿尔茨海默病与轻度认知障碍和正常对照的分类取得了可比的效果。

    Jan, 2017

  • MProtoNet: 基于案例的可解释性模型用于三维多参数磁共振成像的脑肿瘤分类

    本文提出了一种基于 ProtoPNet 的神经网络模型，即 MProtoNet，用于处理 3D mpMRI 数据并实现脑肿瘤分类。该模型引入了一种新的注意力机制，结合软化掩膜和在线 CAM 损失函数，在没有人工标签的情况下显著提高了正确性和定位一致性的解释度指标。

    Apr, 2023

  • 基于注意力机制的高效分类方法用于阿尔茨海默病三维 MRI 图像

    通过使用深度学习和图像识别技术，本研究提出了一种基于卷积神经网络的新型阿尔茨海默病检测模型，该模型利用预训练的 ResNet 网络作为骨干，结合了 3D 医学图像的后融合算法和注意力机制，实验证明引入的 2D 融合算法有效降低了模型的训练开销，而注意力机制准确评估了图像中重要区域，进一步提高了模型的诊断准确性。

    Jan, 2024

  • 基于深度监督可适应三维卷积网络的阿尔茨海默病诊断

    本文提出了一种基于 3D 卷积神经网络的方法，通过学习通用的 AD 生物标志物特征并适应不同领域的数据集，在没有经过颅骨去除的 MRI 数据集上，通过对解剖形态变异的捕捉，实现了 AD 的预测和分类，并在实验中验证了其优越性和鲁棒性。

    Jul, 2016

  • 基于多层特征的注意力机制三维卷积神经网络在脑图像中用于阿尔茨海默病诊断

    本研究提出了一种基于 ResNet 的端到端 3D CNN 框架，结合注意力机制作用下获取的多层特征，以更好地捕捉脑部图像的细微差异，用于阿尔茨海默病的诊断。在 ADNI 数据库的 792 个受试者上进行了消融实验验证，基于 sMRI 和 PET 分别实现了 89.71% 和 91.18% 的诊断准确率，并且超过了一些最先进的方法。

    Aug, 2023

  • 基于 3D CNN 的 sMRI 和 MD-DTI 图像分类，用于阿尔茨海默病研究

    本文研究了自动分类方法的主要趋势，探讨了卷积神经网络和 MRI 在海马区 ROI 上融合的痴呆症诊断算法，以及通过数据增强来平衡不同大小的类别对分类结果的影响。

    Jan, 2018

  • 3D MRI 图像动态图像用于阿尔茨海默病分类

    本文介绍一种使用 2D CNN 架构对 3D MRI 图像进行阿尔茨海默病分类的方法，使用近似排名池化将 3D MRI 图像转换为 2D 图像进行分类，实验结果表明，相对基线 3D 模型，我们提出的 CNN 模型在阿尔茨海默病分类上获得了更好的准确度，并且训练时间仅需 3D CNN 模型的 20%。

    Nov, 2020

  • 卷积神经网络在自动检测阿尔茨海默病中的设计

    本研究针对深度卷积神经网络应用于结构性脑部 MRI 扫描检测阿尔茨海默病的问题，提出几种可以提升模型性能的技术，其中包括实例规范化、年龄信息等，这些技术的应用可将模型的准确率提高 14%。

    Nov, 2019