【摘 要】
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结构磁共振成像（MRI）为阿尔茨海默病（Alzheimer’s disease,AD）的生物标志物探索和智能分类提供了有用的信息。近年来,机器学习和深度学习方法被广泛应用于轻度认知障碍（mild cognitive impairment,MCI）向AD进展过程中的特征提取和计算机辅助诊断或预测。在本研究中,我们的目标是开发新的人工智能算法来有效地检测或预测AD。首先,我们提出了一种改进型三维Eff
【机 构】
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中国科学院大学(中国科学院深圳先进技术研究院)
【出 处】
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中国科学院大学(中国科学院深圳先进技术研究院)
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结构磁共振成像（MRI）为阿尔茨海默病（Alzheimer’s disease,AD）的生物标志物探索和智能分类提供了有用的信息。近年来,机器学习和深度学习方法被广泛应用于轻度认知障碍（mild cognitive impairment,MCI）向AD进展过程中的特征提取和计算机辅助诊断或预测。在本研究中,我们的目标是开发新的人工智能算法来有效地检测或预测AD。首先,我们提出了一种改进型三维Efficient Net,该网络具有顺序连接的三维移动倒置瓶颈卷积（MBConv）块,以提取脑磁共振图像的多尺度特征来用于AD分类。三维MBConv块由深度卷积和紧缩与激励模块组成,可以将输入特征转换为比标准卷积更紧凑、参数更少的特征。我们从阿尔茨海默病神经成像计划（ADNI）收集了218例正常对照者（NC）、99例稳定型MCI患者（s MCI）、80例渐进型MCI患者（p MCI）和182例AD患者的磁共振结构像。我们的方法在三个分类任务上进行评估:（1）NC对比AD,（2）NC对比p MCI,（3）s MCI对比p MCI。我们提出的三维Efficient Net在NC与AD的分类中准确率为95.00%,NC与p MCI的分类中准确率为86.67%,s MCI与p MCI的分类中准确率为83.33%。在与经典卷积神经网络（CNN）和残差神经网络（Res Net）以及一些近期发表的方法的对比中,我们的算法分类性能排名靠前,尤其在识别有高风险转化为AD的MCI患者时有明显改进。其次,我们探究了不使用卷积的人工智能算法Vision Transformer和MLPMixer来检测或预测AD,并探索了其超参数对其性能的影响。我们提出的高效3D Efficient Net、3D Vision Transformer和3D MLP-Mixer在多项实验中展示出有竞争力的结果,证明它们有潜力为AD的早期诊断和预测提供强大的工具。
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