alzheimer's disease detection | BriefGPT

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多模态数据上的纵向联邦阿尔茨海默病检测
这篇论文介绍了一种能够在分布式数据上训练的符合 HIPAA 规范的框架，并提出了一个用于阿尔茨海默病（AD）检测的多模态垂直联邦模型。这种垂直联邦模型能够在不违反 HIPAA 所施加的隐私限制的情况下，实现跨不同源医学数据的协同学习，并利用
PDF7 months ago
基于注意力的语音识别编码器的普通话言语痴呆评估
通过训练一个基于注意力的语音识别模型并在精心设计的图片描述任务上使用，本研究构建了一个适用于普通话使用者的痴呆评估系统，通过提取语音识别模型的编码器并添加一个线性层用于痴呆评估，从 99 名被试中收集普通话语音数据并获取他们的临床评估，成功
PDF9 months ago
数据增强和三维卷积神经网络深度对阿尔茨海默病检测的影响
通过严格遵守数据处理、实验设计和模型评估等最佳实践，本研究旨在确保机器学习在临床实践中作为可靠工具的地位。以阿尔茨海默病检测为例，我们研究了不同的数据增强技术和模型复杂度对整体性能的影响，采用 3D 卷积神经网络处理 ADNI 数据集的分类
PDF10 months ago
脑 MRI 无监督异常检测中的偏差
非监督异常检测中的偏差和分布偏移对医学图像异常检测结果具有重要影响，特别是在阿尔茨海默病检测中，性别、种族和扫描仪变化等方面存在显著的偏差。
PDF10 months ago
运用预训练语言模型，结合语言复杂度及（不）流利特征来检测阿尔茨海默病患者的自发言语
通过将语言复杂度和（不）流畅特征与预训练语言模型相结合，成功地在 2021 年 ADReSSo（阿尔茨海默病性痴呆症通过自发性言语识别）挑战赛的阿尔茨海默病检测任务中取得了 83.1% 的准确率，这是基准模型的 4.23% 的提高，并且在交
PDF3 years ago
比较基于声学的阿尔茨海默病检测方法
本研究使用三种不同方法（传统声学特征、预训练声学嵌入和特征和嵌入的组合）对 ADReSSo 挑战数据集上的阿尔茨海默病检测进行了研究，结果表明使用预训练嵌入的分类方法具有更高的跨验证性能和更好的泛化能力，最优模型的表现超过了基线模型 2.8
PDF3 years ago