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基于改进的3D CNN网络的阿尔茨海默病分类方法
- 专利权人:
- 温州大学
- 发明人:
- 胡众义,吴奇,肖磊,胡明哲
- 申请号：
- CN202010772776.0
- 公开号：
- CN111738363A
- 申请日:
- 2020.08.04
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2020
- 代理人:
- 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。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
