May, 2024

阿尔茨海默病的磁共振成像分类方法：基于深度学习和元学习模型

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TL;DR通过使用深度学习技术，特别是基于最先进的卷积神经网络（CNNs），对磁共振成像（MRI）数据进行分类，以便识别阿尔茨海默病（AD），该研究报告了采用多个 CNN 模型的集成方法来提高检测的查全率和准确性，其中多数投票法表现得更好。我们提出的方法在测试中获得了 90% 的准确率、0.90 的精确度和 0.89 的召回率。未来可以扩展该研究以纳入其他类型的医学数据，包括信号、图像和其他数据，使用其他分类器、神经网络和人工智能技术以提高阿尔茨海默病的检测。
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发现论文，激发创造
  • 基于 MRI 的深度学习在阿尔茨海默病诊断中的应用

    阿尔茨海默病（Alzheimer's disease）是一种最常见的神经系统痴呆症，通过磁共振成像技术结合深度学习算法可以早期诊断该病并确定病症特征，因此本研究分析了 2021 年至 2023 年之间基于磁共振成像的深度学习算法在 AD 诊断上的五项具体研究。

    Oct, 2023

  • 利用深度學習和 Xception 架構進行高準確性 MRI 在阿茲海默症診斷中的分類

    利用深度学习模型通过创新的数据处理和模型构建步骤对核磁共振成像（MRI）图像进行分类，以识别阿尔茨海默病的不同阶段，并通过非侵入性手段实现疾病进展的监测和早期精确诊断，实验证明基于 Xception 模型的深度学习框架在多类别 MRI 图像分类任务中达到了 99.6% 的准确率，具有辅助诊断的潜在应用价值。未来的研究将侧重于扩大数据集、改进模型可解释性和临床验证，进一步推动深度学习技术在医学领域的应用，希望为阿尔茨海默病患者带来更早的诊断和个性化治疗方案。

    Mar, 2024

  • 阿尔茨海默病检测和分类的深度卷积神经网络集成

    该研究提出了一种使用脑部 MRI 数据分析进行阿尔茨海默病检测和分类的方法，通过卷积神经网络的组合在 OASIS 数据集上展现出卓越的性能。

    Dec, 2017

  • 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

  • 融合的卷积神经网络和长短期记忆模型用于从 MRI 扫描中改进阿尔茨海默病的诊断

    该研究旨在提出一种混合模型，将卷积神经网络模型的特征提取能力与长短期记忆模型的检测能力结合起来，通过应用转移学习中的 VGG16 从 MRI 图像中提取特征，并使用软最大函数对完全连接层的输出层进行分类，成功地检测出阿尔茨海默病，并取得了 98.8% 的准确率，100% 的敏感性和 76% 的特异性。该提出的混合模型在性能上超过了其 CNN 对手，展现出卓越的性能。

    Mar, 2024

  • 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

  • 利用机器学习方法识别阿尔茨海默病痴呆程度

    采用 RF、SVM 和 CNN 算法，并利用分水岭分割从 MRI 图像中提取特征，我们提出了一种对痴呆的四个阶段进行分类的方法。结果显示，具有分水岭特征的 SVM 具有 96.25% 的令人印象深刻的准确率，超过其他分类方法。该方法在 ADNI 数据集上评估，并观察到分水岭分割的引入有助于模型的改进性能。

    Nov, 2023

  • 通过迁移学习实现阿尔茨海默病分类

    本论文通过迁移学习的方法，使用预训练的深度学习模型，选取信息熵最大的 MRI 图像进行训练，证明相比于当前的基于深度学习的方法，使用小得多的训练样本数量，可以达到类似甚至更好的性能。

    Nov, 2017

  • 使用迁移学习和类别分解检测阿尔茨海默病认知衰退

    本文提出了一种基于迁移学习和类分解的方法，用于从磁共振成像数据中检测阿尔茨海默病，该方法以 ImageNet 训练的 VGG19 和 ResNet50 为基础，使用熵分析方法确定最有信息量的图像，其在 AD vs MCI vs CN 分类任务中取得了最佳表现，并比文献中报道的分类准确率高出 3%。

    Jan, 2023