[发明专利]基于改进的3D CNN网络的阿尔茨海默病分类方法有效
| 申请号： | 202010772776.0 | 申请日： | 2020-08-04 |
| 公开（公告）号： | CN111738363B | 公开（公告）日： | 2020-12-25 |
| 发明（设计）人： | 胡众义;吴奇;肖磊;胡明哲 | 申请（专利权）人： | 温州大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G16H50/20;A61B5/00;A61B5/055 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 贾玉霞 |
| 地址： | 325000 浙江省温州市瓯海经济*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进的3D CNN网络的阿尔茨海默病分类方法，该方法基于3D核磁共振数据进行训练，实现精确的脑疾病分类。该方法主要包括如下步骤：1）使用3D CNN建模：使用3D CNN替换VGG网络中的2D CNN部分；2）优化模型结构：先在模型中添加批量归一化层，再引入跳跃连接；3）实验数据处理：预处理实验数据，并划分训练集和验证集；4）模型训练：将数据输入模型，训练网络参数，并保留最优模型；5）模型测试与评估：在测试集上测试，并评估分类性能。本发明首次提出了在3D VGG模型中引入多个跳跃连接用于阿尔兹海默症诊断，性能优于现有方法，具有通用性强、鲁棒性高等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 改进 cnn 网络 阿尔茨海默病 分类 方法 | ||
【主权项】：
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