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一种基于多尺度特征融合和双线性残差网络的AD预测算法

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摘要

本发明公开了一种基于多尺度特征融合和双线性残差网络的AD预测算法，属于阿尔茨海默症预测技术领域。本发明首先，设计基于DCGAN的PET图像数据扩增模块，通过生成的高质量数据，丰富数据多样性，提高模型泛化能力。其次，设计基于I_ResNet18的双线性残差网络作为预测算法的骨干模型，通过双线性的CNN对输入数据进行局部特征交互，提高网络的表征能力。再次，将多尺度特征融合模块嵌入双线性网络中的特征提取网络，能捕捉到原始特征信息中不同病灶区域的特征差异，避免病灶信息丢失。最后，与现有的主流AD预测算法进行了对比实验，本发明提出算法的准确度达到了82.9％，相较于次优算法的结果提高了5.2％。

著录项

  • 公开/公告号CN115394446A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-11-25

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中加健康工程研究院(合肥)有限公司;

    申请/专利号CN202210608412.8

  • 发明设计人 张弓;李学俊;王华彬;苏进;

    申请日2022-05-31

  • 分类号G16H50/50;G16H30/00;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;

  • 代理机构安徽知问律师事务所;

  • 代理人王泽洋

  • 地址 230088 安徽省合肥市高新区习友路与孔雀台路交口国家健康大数据产业园B5栋

  • 入库时间 2023-06-19 17:43:36

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-11-25

    公开

    发明专利申请公布

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