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阿尔茨海默病(AD)是一种进行性神经系统退行疾病,具有不可逆性,需要医生密切监测患者的病情,并根据病情发展及时调整治疗计划。研究表明,临床评分是医生进行疾病评估的最有效依据,且磁共振成像(MRI)数据也非常适合用于预测阿尔茨海默病患者的临床评分。传统研究中,学者们大多是基于单一时间点的MRI数据进行临床评分预测。提出建立一个探索MRI数据与临床评分之间关系的模型,并使用纵向MRI数据预测未来时间点的临床评分。该模型包含3个部分:首先基于相关熵正则化联合学习进行特征选择;然后基于深度多项式网络进行特征编码;