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融合圖像和指標的阿爾茨海默病多分類診斷模型
關鍵詞：阿爾茨海默病 卷積神經網絡 典型相關分析 核磁共振圖像 生物標志物
摘要：隨著人工智能的發展,計算機輔助診斷在阿爾茨海默病診斷中扮演著越來越重要的角色.本文提出了一種融合圖像和指標的新型多分類診斷模型,充分挖掘TOP-MRI圖像和臨床指標特征用于阿爾茨海默病的多分類診斷.首先,構建由3個VGGNet-16卷積神經網絡和1個單隱層網絡組成的TOP-CNN-NN模型提取大腦TOP-MRI圖像特征向量,利用CfsSub-setEval評估器來篩選臨床指標組成指標特征向量;然后,采用典型相關分析(CCA)方法將圖像特征向量和指標特征向量進行線性融合;最后,將融合特征向量輸入多分類分類器來區分阿爾茨海默病的3個階段,包括正常(CN)、輕度認知障礙(MCI)和阿爾茨海默病(AD).通過ADNI公開數據集證明,本文提出方法在阿爾茨海默病多分類診斷上的正確率可達到86.7%,有較好的性能表現.
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