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卷积神经网络诊断阿尔兹海默症的方法
林伟铭, 高钦泉, 杜民
计算机应用
2017, 37 (12):
3504-3508.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.12.3504
针对阿尔兹海默症（AD）通常会导致海马体区域萎缩的现象，提出一种使用卷积神经网络（CNN）对脑部磁共振成像（MRI）的海马体区域进行AD识别的方法。测试数据来自ADNI数据库提供的188位患者和229位正常人的脑部MRI图像。首先，将所有脑图像进行颅骨剥离，并配准到标准模板；其次，使用线性回归进行脑部萎缩的年龄矫正；然后，经过预处理后，从每个对象的3D脑图像的海马体区域提取出多幅2.5D的图像；最后，使用CNN对这些图像进行训练和识别，将同一个对象的图像识别结果用于对该对象的联合诊断。通过多次十折交叉验证方式进行实验，实验结果表明所提方法的平均识别准确率达到88.02%。与堆叠自动编码器（SAE）方法进行比较，比较结果表明，所提方法在仅使用MRI进行诊断的情况下效果比SAE方法有较大提高。
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