基于多尺度残差神经网络的阿尔茨海默病诊断分类

刘振丙; 方旭升; 杨辉华; 蓝如师

首页> 中文期刊> 《山东大学学报：工学版》 >基于多尺度残差神经网络的阿尔茨海默病诊断分类

基于多尺度残差神经网络的阿尔茨海默病诊断分类

开具论文收录证明 >>

文献代查 >>

页面导航

摘要
著录项
相似文献
相关主题

摘要

提出多尺度残差神经网络(multi-scale resnet,MSResnet)。采用不同大小的卷积核对图像进行多尺度信息采集,并对神经网络进行残差学习,避免网络退化。对核磁共振图像(magnetic resonance imaging,MRI)进行标准化处理,利用MSResnet模型在阿尔茨海默症(Alzheimer's disease,AD)和正常受试者(normal control,NC)获得的分类准确率为99. 41%,在AD和轻度认知障碍(mild cognitive impairment,MCI)获得分类准确率为97. 35%。与已有的算法相比,本研究提出的算法的分类准确率得到了明显的提高。

著录项

来源
《山东大学学报：工学版》 |2018年第6期|1-7|共8页
作者
刘振丙; 方旭升; 杨辉华; 蓝如师;
展开▼
作者单位

桂林电子科技大学电子工程与自动化学院;

广西桂林541000;

北京邮电大学自动化学院;

北京100876;

展开▼
原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类在其他方面的应用;
关键词
多尺度残差神经网络; 核磁共振图像; 阿尔茨海默病; 灰度标准化;

相似文献

中文文献
外文文献
专利

1. 基于多尺度特征融合残差神经网络的旋转机械故障诊断 [J] . 邓飞跃 ,丁浩 ,郝如江 . 振动与冲击 . 2021,第24期
2. 基于多尺度循环残差神经网络的图像去运动模糊 [J] . 方睿 ,周愉 ,刘鹏 . 计算机工程与设计 . 2022,第3期
3. 基于多尺度残差神经网络的葡萄叶片病害识别 [J] . 何欣 ,李书琴 ,刘斌 . 计算机工程 . 2021,第5期
4. 基于多尺度特征残差学习卷积神经网络的视频超分辨率方法 [J] . 林琦 ,陈婧 ,曾焕强 . 信号处理 . 2020,第1期
5. 基于多尺度残差深度卷积神经网络的语音识别 [J] . 刘虹 ,袁三男 . 计算机应用与软件 . 2020,第11期
6. 基于验后残差的北斗精密单点定位卫星分类加权方法 [C] . 肖昌 ,Xiao Chang ,刘俊宏 . 第七届中国卫星导航学术年会 . 2016
7. 基于残差密集组的多尺度深度神经网络去雾算法研究 [A] . 袁弘旭 . 2021

基于多尺度残差神经网络的阿尔茨海默病诊断分类

摘要

著录项

相似文献

相关主题

期刊订阅