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基于机器学习的阿尔茨海默病智能诊断
该研究基于阿尔茨海默病神经影像计划（ADNI）数据集，旨在探讨阿尔茨海默病的早期检测和疾病进展。通过创新的数据预处理策略，包括使用随机森林算法填补缺失数据，处理异常值和无效数据，从而充分挖掘和利用有限的数据资源。通过 Spearman 相关
PDF5 months ago
DiffGAN-F2S：基于脑 fMRI 的结构连接预测的对称高效去噪扩散生成对抗网络
一种名为 DiffGAN-F2S 的模型被提出，通过脑 fMRI 预测脑的结构连接，并在公开的 ADNI 数据集上展现出优越的性能，能够识别重要的脑区和连接，提供了一种多模态脑网络融合和临床疾病分析的替代方案。
PDF9 months ago
自适应加权多视图核矩阵分解及其在阿尔茨海默病分析中的应用 -- 聚类角度
本文提出了一种基于核矩阵分解的新型模型，可以更好地分析阿尔茨海默病，处理来自不同视图和遗传模式的数据，并提高预测性能，实验证明了该方法在 ADNI 数据集上的有效性和核应用于 AD 分析的前景。
PDFa year ago
IJCAI阿尔茨海默病脑 MRI 分类：挑战与洞见
使用卷积神经网络，基于阿尔茨海默病神经影像计划（ADNI）数据集 MRI 扫描，近年来的很多研究报告了阿尔茨海默病分类的最新性能，但此研究发现，将数据按照受试者级别划分为训练和测试集时，无法获得相似的结果，进而质疑了以前研究的可靠性，因此使
PDF5 years ago
多核学习在原始空间中用于多模态阿尔茨海默病分类
本论文提出了一种新颖的多核学习框架，通过将多模态特征组合起来进行 AD 分类，提出了一种可伸缩且易于实现的方法，具有挑选最有区分度特征进行分类的能力，并在 ADNI 数据集上进行了实验证明其有效性。
PDF11 years ago