基于脑PET图像分析的阿尔兹海默症诊断研究

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阿尔兹海默症早期诊断对病人至关重要,针对这一问题在深度学习模型基础上,采用3D CNN、原生Inception V4以及改进后的Inception V4网络模型,在公开数据集ADNI上进行训练,通过模型优化及迭代,最终实现输入病人的脑PET图像,即可判断该病人患阿尔兹海默症的概率,从而达到预诊和预警治疗.实验结果表明,改进后的Inception V4模型鲁棒性高,准确率可达90.83%,在提高诊断速度的同时降低成本和侵入风险,从而为诊断提供参考依据.
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