基于深度学习的CT脑影像分类方法用于阿尔茨海默病的初步筛查

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目的本研究旨在探讨卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)深度学习在脑CT影像分类中的应用,达到提高影像分类智能化程度的目的,为临床筛查阿尔茨海默病(Alzheimer Disease,AD)提供便利。方法收集2014~2016年3个类别的脑CT影像资料,其中包含AD、器质性病变(如肿瘤、脑出血等)和正常老年化的受试者的数据。由于本组CT脑图像高度方向(z轴,层厚5mm)单位长度相对水平方向大的特点,本研究将CT二维轴位CNN图像和三维分割组块进行融合运算分类后对照
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