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基于多GPU计算与卷积神经网络的阿尔茨海默症早期预警研究

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随着人工智能、深度学习技术的发展,计算机辅助医疗得到了长足的发展,海量的医学影像处理任务推动GPU成为计算能力强大的计算设备,GPU的高并行的计算特点,使其在深度学习的应用中比CPU更具有竞争力,深度学习技术配合多GPU加速处理更是对计算机辅助医疗产生了深远影响.阿尔茨海默病是老年人最常见的神经系统退行性疾病,具有就诊率低、诊断率低、治疗率低的特点,目前尚未有较好的治疗方案.本文采用阿尔茨海默病的公开数据集,对部分患者数据进行预处理,通过深度学习框架Caffe和NVIDIA K40、NVIDIA K80GPU分别进行训练,达到了较好的对比实验效果.

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来源
《2017年全国高性能计算学术年会》|2017年|600-601|共2页
会议地点合肥
作者
Yao Tiechui; 姚铁锤; Zhao Di; 赵地; Chi Xuebin; 迟学斌;
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作者单位

中国计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP391.41;
关键词
阿尔茨海默病; 图形处理器; 并行计算; 卷积神经网络;

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