基于遷移學(xué)習(xí)的腦部磁共振圖像的阿茲海默病分類的應(yīng)用研究

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摘  要：隨著社會(huì)人口老齡化問題的加劇，阿茲海默病，越來越影響人們的生活質(zhì)量和家庭幸福，也造成了巨大的社會(huì)負(fù)擔(dān)。利用人工智能技術(shù)對(duì)AD進(jìn)行早期診斷有助于預(yù)防或減緩AD病程，減輕家庭和社會(huì)負(fù)擔(dān)。現(xiàn)有文獻(xiàn)表明，基于磁共振圖像的AI分類算法可用于AD早期診斷。針對(duì)基于磁共振圖像的AD分類問題，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了兩種分類遷移學(xué)習(xí)方法，分別是微調(diào)方法和時(shí)域視覺提示方法，并通過在公開數(shù)據(jù)集上驗(yàn)證，證實(shí)這些方法的分類精度得到提升。（剩余9235字）