[发明专利]一种基于深度学习策略的早期阿尔兹海默症发展预测方法在审
| 申请号： | 202211060580.4 | 申请日： | 2022-08-31 |
| 公开（公告）号： | CN115375665A | 公开（公告）日： | 2022-11-22 |
| 发明（设计）人： | 胡振涛;王正;金勇;周林;侯巍;田刘洋 | 申请（专利权）人： | 河南大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;A61B5/00;A61B5/055 |
| 代理公司： | 郑州芝麻知识产权代理事务所(普通合伙) 41173 | 代理人： | 张丹丹 |
| 地址： | 475004*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明涉及人工智能医疗技术领域，具体涉及一种基于深度学习策略的早期阿尔兹海默症发展预测方法；获取多名MCI患者在固定时间间隔对应的三维脑部核磁共振图像，得到各个样本；对各样本中预处理后的核磁共振图像进行切片操作，使用卷积神经网络提取各张切片的特征并将其表示为特征向量；对每个样本中的两个特征向量序列进行位置嵌入；使用特征融合模型对经过位置嵌入后的两个特征向量序列执行横向特征融合和纵向特征融合；将融合后的特征全局平均后输入分类器，得到各样本的预测结果；本发明既避免了手动提取特征主观性较大的缺点，又考虑了早期阿尔兹海默症的进展性，避免了横向研究受个体差异影响和观察时间较短的缺点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 策略 早期 阿尔兹海默症 发展 预测 方法 | ||
【主权项】：
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