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基于迁移学习的多中心脑网络分类方法及其应用
【摘 要】
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近年来,机器学习算法和实际应用的结合越来越紧密。许多医生和机器学习研究者们开始将焦点转向基于大脑影像数据的脑疾病诊断和分析应用。然而现实应用场景中,医学数据的标注成本非常高昂,一些学者提出的多中心学习方法虽然能够扩充数据量但是数据集间存在的分布差异往往会降低诊断模型性能。此外,现有的研究往往从大脑影像数据出发,构建其对应的脑网络。但是许多的研究集中在通过对脑网络数据进行特征提取来训练模型,忽视了脑
【出 处】
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南京航空航天大学
【发表日期】
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2020年01期
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