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融合圖像和指標(biāo)的阿爾茨海默病多分類(lèi)診斷模型
關(guān)鍵詞：阿爾茨海默病 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 典型相關(guān)分析 核磁共振圖像 生物標(biāo)志物
摘要：隨著人工智能的發(fā)展,計(jì)算機(jī)輔助診斷在阿爾茨海默病診斷中扮演著越來(lái)越重要的角色.本文提出了一種融合圖像和指標(biāo)的新型多分類(lèi)診斷模型,充分挖掘TOP-MRI圖像和臨床指標(biāo)特征用于阿爾茨海默病的多分類(lèi)診斷.首先,構(gòu)建由3個(gè)VGGNet-16卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和1個(gè)單隱層網(wǎng)絡(luò)組成的TOP-CNN-NN模型提取大腦TOP-MRI圖像特征向量,利用CfsSub-setEval評(píng)估器來(lái)篩選臨床指標(biāo)組成指標(biāo)特征向量;然后,采用典型相關(guān)分析(CCA)方法將圖像特征向量和指標(biāo)特征向量進(jìn)行線性融合;最后,將融合特征向量輸入多分類(lèi)分類(lèi)器來(lái)區(qū)分阿爾茨海默病的3個(gè)階段,包括正常(CN)、輕度認(rèn)知障礙(MCI)和阿爾茨海默病(AD).通過(guò)ADNI公開(kāi)數(shù)據(jù)集證明,本文提出方法在阿爾茨海默病多分類(lèi)診斷上的正確率可達(dá)到86.7%,有較好的性能表現(xiàn).
智能計(jì)算機(jī)與應(yīng)用雜志要求:
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