基于深度学习的阿尔茨海默症辅助诊断系统设计与实现
这是一篇关于阿尔茨海默症,深度学习,多模态融合,计算机辅助诊断的论文, 主要内容为阿尔茨海默症是一种不可逆转的神经退行性疾病,对患者和家庭都造成了巨大的痛苦和经济压力。由于该病的病情发生潜隐且病程长,患者出现明显症状时,往往已经到达了晚期,无法进行有效的治疗。近年来深度学习技术已广泛应用于神经影像分析,使用深度学习技术处理神经影像进行阿尔茨海默症分类已经成为一个重要的研究课题。基于此,本文构建了基于深度学习的阿尔茨海默症辅助诊断分类模型,实现了阿尔茨海默症辅助诊断系统,辅助阿尔茨海默症医生诊断,提高医生的工作效率,具有一定的实用价值。本文的主要工作如下:(1)针对目前阿尔茨海默症分类模型单模态数据提供的信息少和多模态数据特征融合不充分两个问题,本文提出基于Cross Attention的像素级特征融合方法,并在此基础上构建了阿尔茨海默症辅助诊断模型。首先,MP-CNN模型在特征提取阶段使用3D-ResNet10分别提取MRI图像特征和PET图像特征。其次,MP-CNN模型在多模态融合阶段分别使用三种不同的融合方法,包括特征融合、决策融合和像素级特征融合,并在ADNI公开数据集上进行二分类实验,选择最适合本文的多模态融合方法。最后,与其他学者提出的模型进行对比,并使用可视化算法输出模型特征,辅助验证模型的有效性。(2)在构建的阿尔茨海默症辅助诊断模型的基础上,为满足医生在诊断过程中的实际需求,本文基于Spring Boot框架设计并实现了阿尔茨海默症辅助诊断系统。首先,详细介绍了 AD-ADS系统的需求分析和概要设计。其次,进行详细设计并实现AD-ADS系统中个人信息管理、患者信息管理、病史管理、量表信息管理、图像管理和AD诊断管理共六个模块。最后,对系统各个模块进行详细的测试。本文的主要贡献是首先提出了基于Cross Attention的像素级特征融合方法,在此方法上构建了 MP-CNN模型,对该模型进行了基准模型对比实验,达到了阿尔茨海默症患者和正常对照组之间分类准确率为93.22%,相较于其他分类模型在大多数指标上均有一定的提升。此外,本文对模型的输出特征进行可视化,证明了模型的有效性;然后构建AD-ADS系统,实现了对阿尔茨海默症患者的全流程管理,能够辅助医生诊断阿尔茨海默症,具有诊断准确率较高和易用性较强的特点,拥有广阔的应用前景。
基于深度学习的阿尔茨海默症辅助诊断系统设计与实现
这是一篇关于阿尔茨海默症,深度学习,多模态融合,计算机辅助诊断的论文, 主要内容为阿尔茨海默症是一种不可逆转的神经退行性疾病,对患者和家庭都造成了巨大的痛苦和经济压力。由于该病的病情发生潜隐且病程长,患者出现明显症状时,往往已经到达了晚期,无法进行有效的治疗。近年来深度学习技术已广泛应用于神经影像分析,使用深度学习技术处理神经影像进行阿尔茨海默症分类已经成为一个重要的研究课题。基于此,本文构建了基于深度学习的阿尔茨海默症辅助诊断分类模型,实现了阿尔茨海默症辅助诊断系统,辅助阿尔茨海默症医生诊断,提高医生的工作效率,具有一定的实用价值。本文的主要工作如下:(1)针对目前阿尔茨海默症分类模型单模态数据提供的信息少和多模态数据特征融合不充分两个问题,本文提出基于Cross Attention的像素级特征融合方法,并在此基础上构建了阿尔茨海默症辅助诊断模型。首先,MP-CNN模型在特征提取阶段使用3D-ResNet10分别提取MRI图像特征和PET图像特征。其次,MP-CNN模型在多模态融合阶段分别使用三种不同的融合方法,包括特征融合、决策融合和像素级特征融合,并在ADNI公开数据集上进行二分类实验,选择最适合本文的多模态融合方法。最后,与其他学者提出的模型进行对比,并使用可视化算法输出模型特征,辅助验证模型的有效性。(2)在构建的阿尔茨海默症辅助诊断模型的基础上,为满足医生在诊断过程中的实际需求,本文基于Spring Boot框架设计并实现了阿尔茨海默症辅助诊断系统。首先,详细介绍了 AD-ADS系统的需求分析和概要设计。其次,进行详细设计并实现AD-ADS系统中个人信息管理、患者信息管理、病史管理、量表信息管理、图像管理和AD诊断管理共六个模块。最后,对系统各个模块进行详细的测试。本文的主要贡献是首先提出了基于Cross Attention的像素级特征融合方法,在此方法上构建了 MP-CNN模型,对该模型进行了基准模型对比实验,达到了阿尔茨海默症患者和正常对照组之间分类准确率为93.22%,相较于其他分类模型在大多数指标上均有一定的提升。此外,本文对模型的输出特征进行可视化,证明了模型的有效性;然后构建AD-ADS系统,实现了对阿尔茨海默症患者的全流程管理,能够辅助医生诊断阿尔茨海默症,具有诊断准确率较高和易用性较强的特点,拥有广阔的应用前景。
基于脑部PET图像的阿尔茨海默症预测算法研究
这是一篇关于阿尔茨海默症,PET图像,神经网络,注意力机制的论文, 主要内容为阿尔茨海默症(Alzheimer’s Disease,AD)是中老年人群中常见的进行性神经系统疾病,缺少有效的治疗手段,患者患病后逐渐由健忘发展到严重痴呆,最终导致死亡。当前缺乏AD的有效检测手段,很多患者直到晚期才被发现,如果能够提前预测AD,并介入治疗,能够有效延缓AD的发展进程,改善患者的生存质量。尤其是轻度认知障碍(Mild Cognitive Impairment,MCI),医疗界将其视为AD的前驱期,如果能早期筛选出MCI患者,对其采取一些治疗手段,对阿尔茨海默症病情的控制也有着重要的现实意义。目前最有效的AD诊断手段是正电子发射型计算机断层显像(Positron Emission Computed Tomography,PET),通过测量脑部紊乱的代谢来评估组织神经元活动的异常程度。由于患者之间的数据差异较大,PET图像中蕴含的AD特征复杂,传统的手工提取病灶特征的算法难以准确预测AD。本文基于脑部PET图像,构建深度学习模型,对阿尔茨海默症预测进行研究,主要包括以下两个方面的内容。针对不同AD患者之间的脑部PET图像差异较大且冗余信息多的特点,提出了一种基于注意力机制并行神经网络的AD预测算法。首先,设计一种改进的Res Net18模型作为预测算法的骨干网络,以端到端的模式自动的从原始输入图像中捕获病灶特征,避免了原始病理信息的丢失。其次,设计了基于通道注意力机制的并行模块来捕捉大脑整体结构的变化,通过自适应学习特征权重,识别与疾病相关的重要大脑区域,减少冗余信息。再次,设计了数据扩增模块,采用水平翻转和旋转的方法增加训练样本,增强网络的学习能力,避免了因数据集有限导致的过拟合现象,提升了网络的泛化能力,保证了网络模型的稳定性。最后,与现有的主流AD预测算法进行了对比实验,本文提出的算法准确度达到了94.2%,相较于次优算法的结果提高了3.2%。针对MCI患者与AD患者的脑部PET图像病灶特征不明显的问题,提出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。首先,设计了基于DCGAN的PET图像数据扩增模块,通过生成的高质量数据,丰富了数据的多样性,提高了模型的泛化能力。其次,设计了基于I＿Res Net18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中,能够捕捉到原始特征信息中不同病灶区域的特征差异,避免了病灶信息丢失。最后,与现有的主流AD预测算法进行了对比实验,本文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%。综上所述,针对阿尔茨海默症预测和早期筛查工作,本文提出了基于注意力机制并行神经网络的预测算法和基于多尺度特征融合和双线性残差网络的预测算法,可以从原始PET图像中提取多尺度病灶特征。在ADNI数据集上的实验结果显示,本文的提出的算法在准确度指标最优。
基于脑部PET图像的阿尔茨海默症预测算法研究
这是一篇关于阿尔茨海默症,PET图像,神经网络,注意力机制的论文, 主要内容为阿尔茨海默症(Alzheimer’s Disease,AD)是中老年人群中常见的进行性神经系统疾病,缺少有效的治疗手段,患者患病后逐渐由健忘发展到严重痴呆,最终导致死亡。当前缺乏AD的有效检测手段,很多患者直到晚期才被发现,如果能够提前预测AD,并介入治疗,能够有效延缓AD的发展进程,改善患者的生存质量。尤其是轻度认知障碍(Mild Cognitive Impairment,MCI),医疗界将其视为AD的前驱期,如果能早期筛选出MCI患者,对其采取一些治疗手段,对阿尔茨海默症病情的控制也有着重要的现实意义。目前最有效的AD诊断手段是正电子发射型计算机断层显像(Positron Emission Computed Tomography,PET),通过测量脑部紊乱的代谢来评估组织神经元活动的异常程度。由于患者之间的数据差异较大,PET图像中蕴含的AD特征复杂,传统的手工提取病灶特征的算法难以准确预测AD。本文基于脑部PET图像,构建深度学习模型,对阿尔茨海默症预测进行研究,主要包括以下两个方面的内容。针对不同AD患者之间的脑部PET图像差异较大且冗余信息多的特点,提出了一种基于注意力机制并行神经网络的AD预测算法。首先,设计一种改进的Res Net18模型作为预测算法的骨干网络,以端到端的模式自动的从原始输入图像中捕获病灶特征,避免了原始病理信息的丢失。其次,设计了基于通道注意力机制的并行模块来捕捉大脑整体结构的变化,通过自适应学习特征权重,识别与疾病相关的重要大脑区域,减少冗余信息。再次,设计了数据扩增模块,采用水平翻转和旋转的方法增加训练样本,增强网络的学习能力,避免了因数据集有限导致的过拟合现象,提升了网络的泛化能力,保证了网络模型的稳定性。最后,与现有的主流AD预测算法进行了对比实验,本文提出的算法准确度达到了94.2%,相较于次优算法的结果提高了3.2%。针对MCI患者与AD患者的脑部PET图像病灶特征不明显的问题,提出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。首先,设计了基于DCGAN的PET图像数据扩增模块,通过生成的高质量数据,丰富了数据的多样性,提高了模型的泛化能力。其次,设计了基于I＿Res Net18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中,能够捕捉到原始特征信息中不同病灶区域的特征差异,避免了病灶信息丢失。最后,与现有的主流AD预测算法进行了对比实验,本文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%。综上所述,针对阿尔茨海默症预测和早期筛查工作,本文提出了基于注意力机制并行神经网络的预测算法和基于多尺度特征融合和双线性残差网络的预测算法,可以从原始PET图像中提取多尺度病灶特征。在ADNI数据集上的实验结果显示,本文的提出的算法在准确度指标最优。
基于深度学习的阿尔茨海默症辅助诊断系统设计与实现
这是一篇关于阿尔茨海默症,深度学习,多模态融合,计算机辅助诊断的论文, 主要内容为阿尔茨海默症是一种不可逆转的神经退行性疾病,对患者和家庭都造成了巨大的痛苦和经济压力。由于该病的病情发生潜隐且病程长,患者出现明显症状时,往往已经到达了晚期,无法进行有效的治疗。近年来深度学习技术已广泛应用于神经影像分析,使用深度学习技术处理神经影像进行阿尔茨海默症分类已经成为一个重要的研究课题。基于此,本文构建了基于深度学习的阿尔茨海默症辅助诊断分类模型,实现了阿尔茨海默症辅助诊断系统,辅助阿尔茨海默症医生诊断,提高医生的工作效率,具有一定的实用价值。本文的主要工作如下:(1)针对目前阿尔茨海默症分类模型单模态数据提供的信息少和多模态数据特征融合不充分两个问题,本文提出基于Cross Attention的像素级特征融合方法,并在此基础上构建了阿尔茨海默症辅助诊断模型。首先,MP-CNN模型在特征提取阶段使用3D-ResNet10分别提取MRI图像特征和PET图像特征。其次,MP-CNN模型在多模态融合阶段分别使用三种不同的融合方法,包括特征融合、决策融合和像素级特征融合,并在ADNI公开数据集上进行二分类实验,选择最适合本文的多模态融合方法。最后,与其他学者提出的模型进行对比,并使用可视化算法输出模型特征,辅助验证模型的有效性。(2)在构建的阿尔茨海默症辅助诊断模型的基础上,为满足医生在诊断过程中的实际需求,本文基于Spring Boot框架设计并实现了阿尔茨海默症辅助诊断系统。首先,详细介绍了 AD-ADS系统的需求分析和概要设计。其次,进行详细设计并实现AD-ADS系统中个人信息管理、患者信息管理、病史管理、量表信息管理、图像管理和AD诊断管理共六个模块。最后,对系统各个模块进行详细的测试。本文的主要贡献是首先提出了基于Cross Attention的像素级特征融合方法,在此方法上构建了 MP-CNN模型,对该模型进行了基准模型对比实验,达到了阿尔茨海默症患者和正常对照组之间分类准确率为93.22%,相较于其他分类模型在大多数指标上均有一定的提升。此外,本文对模型的输出特征进行可视化,证明了模型的有效性;然后构建AD-ADS系统,实现了对阿尔茨海默症患者的全流程管理,能够辅助医生诊断阿尔茨海默症,具有诊断准确率较高和易用性较强的特点,拥有广阔的应用前景。
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