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mild cognitive impairment
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结构性 MR 和 FDG-PET 图像的多模态和多尺度深度神经网络用于早期诊断阿尔茨海默病
本文提出了一个利用多模态和多尺度深度神经网络的新框架来早期诊断阿尔茨海默病,能够更好地表征人脑变化,并比现有文献的结果具有更好的区别能力。该方法在 3 年内预测致残的受试者的准确度为 85.68%。
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7 years ago
海马形态特征的多维分类区分阿尔茨海默病、轻度认知障碍和正常衰老
本文提出一种使用多维分类和支持向量机基于海马形状特征来自动区分老年控制组、痴呆症 (AD) 以及轻度认知障碍 (MCI) 患者的新方法,并与海马体积测量和其他 SVM 整脑分类方法进行比较。结果表明,该方法的分类性能优于海马体积测量,并可作
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7 years ago
利用词向量丰富复杂网络,从语音转录中检测轻度认知障碍
使用复杂网络和单词嵌入 (CNE) 对神经心理评估中的病人发出的短语的文本进行建模,通过 CNE 对复杂网络进行了丰富,以更好地表示这种非语法性的语音,从而实现了对 MCI 的自动识别。
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7 years ago
NIPS
使用复合 Skip-grams 学习语言生物标志,预测轻度认知障碍
使用自动化机器学习方法,通过分析 MCI 患者的言语表述等方式,构建了一个组合 Skip-grams 特征的模型,有效的区分了 19 名 MCI 患者和 19 名健康对照个体,表现良好,有望应用于小型 MCI 数据样本的机器学习预测上。
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9 years ago
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