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学习阿尔茨海默病的不可逆进展轨迹
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。
PDF4 months ago
基于脑电图的阿尔茨海默病分类的光谱、时域和空间信息平衡
通过改变每个维度的比例来测试不同维度分辨率配置对阿尔茨海默病（AD）分类的重要性，我们发现空间信息与频谱信息同样重要，并且始终比时间信息相关，这强调了在基于脑电图（EEG）的 AD 分类中考虑空间信息的必要性。
PDF5 months ago
运用基于 ASR 的转录进行阿尔茨海默病分类：探究标点符号和停顿的影响
本研究使用最新的自动语音识别技术，研究如何应用暂停符号和自动标点符号进行阿尔茨海默病分类，实验结果表明，这两种技术与手工转录结合可有效识别阿尔茨海默病。
PDFa year ago
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。
PDF8 years ago