May, 2024

早期发现痴呆症的游戏化人工智能方法

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TL;DR通过整合基于卷积神经网络的健康指标数据和面部图像数据的认知评估游戏应用程序，本研究旨在开发一种新的深度学习启发的游戏方法，以早期检测痴呆症。通过我们的工作，我们的提出的 MOD-1D-CNN 模型可以使用真实生活的健康指标数据识别 70.50％的痴呆特征，而提出的 MOD-2D-CNN 模型则可以使用真实生活的面部图像数据识别 95.72％的痴呆状态。因此，我们应用一种基于规则的加权方法来结合这两种方法以达到最终决策。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 深度学习在阿尔茨海默病诊断中的实际应用

    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

  • 为痴呆症检测增加有针对性的特征的神经模型

    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

  • 多模态归纳迁移学习用于阿尔茨海默病及其严重程度检测

    提出了一种集成声学、认知和语言特征的多模式系统，使用带时间特征的专业人工神经网络以检测阿尔茨海默病和其严重程度，并在 ADReSS 挑战数据集上获得了 83.3％的精度并在 DementiaBank Pitt 数据库上获得了 88.0％的分类精度，验证了无意识语音的通用性和可移植性。

    Aug, 2020

  • 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

  • 一种可复现的带有双注意力模块的三维卷积神经网络（3D-DAM）用于阿尔茨海默氏病分类

    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

  • 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

    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。

    May, 2024

  • 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

  • 基于卷积神经网络和可解释人工智能的脑部 MRI 扫描诊断痴呆症

    研发了一个使用卷积神经网络和可解释 AI 算法的系统，可用于精确诊断痴呆症，并让所有相关人员可视化和理解结果。

    May, 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