基于层次注意力机制的多任务疾病进展模型

潘祖江; 刘宁; 张伟; 王建勇

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基于层次注意力机制的多任务疾病进展模型

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阿尔茨海默症是一种不可逆的神经退化疾病,由于脑组织的退化而产生的严重的认知问题.目前已有许多临床实验和研究计划来研究阿尔茨海默症的病理学,这些实验和计划会产生一些可以用来分析的数据.文中着重结合多种临床特征,对阿尔茨海默症进行自动诊断,并预测潜在的预后风险,进而提出了一个基于层次注意力机制的多任务疾病进展模型.该模型将疾病自动诊断任务作为主任务,疾病预后预测任务作为辅任务,以提升模型的泛化能力,进而提升疾病自动诊断任务的效果.其应用了两层的注意力机制,注意力分别应用在特征层和就诊记录层,使得模型可以对不同的特征以及不同的就诊记录有不同的注意力.在ADNI(Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative)数据集上进行实验,并将所提模型与多个基准模型进行比较,实验结果表明,提出的模型具有更好的效果,为临床实际应用提供了更好的鲁棒性.

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来源
《计算机科学》 |2020年第9期|185-189|共5页
作者
潘祖江; 刘宁; 张伟; 王建勇;
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作者单位

清华大学计算机科学与技术系北京 100084;

清华大学计算机科学与技术系北京 100084;

华东师范大学计算机科学与技术学院上海 200333;

清华大学计算机科学与技术系北京 100084;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
注意力机制; 多任务学习; 自动诊断; 预后预测; 阿尔茨海默症;

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