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一种基于轻量级残差网络的阿尔兹海默症分类方法
- 专利权人:
- 四川大学
- 发明人:
- 何小海,张雁腾,印彪,滕奇志,卿粼波,陈洪刚,吴小强
- 申请号：
- CN202111065502.9
- 公开号：
- CN115778359A
- 申请日:
- 2021.09.10
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2023
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于轻量级残差网络的阿尔兹海默症分类方法。包括以下步骤：首先，使用Ghost模块对残差网络中的3×3卷积层进行替换，同时对残差网络的层数结构进行调整。其次，将MR图像通过构建的轻量级残差网络进行训练，实现特征提取。最后，网络提取的特征作为线性分类层的输入，通过softmax归一化函数所得的概率来实现分类决策。本发明方法通过轻量级残差网络的构建，在对阿尔兹海默症分类效果提升的同时，没有改变输出特征映射大小的情况，网络的计算参数量大大减少，实现了对轻量级分类网络构建的可行性，对未来移动便携性智能医疗设备提供了参考，具有较为广阔的应用前景。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
