基于改进的L-BFGS稀疏降噪自编码网络的MRI脑图像识别方法

来源 :图学学报 | 被引量 : 1次 | 上传用户：ganxie123

【摘要】

：

随着人类科技的飞速发展以及医学影像设备的不断更新,医学影像技术在脑部病变的辅助诊断中起到了越来越重要的作用,为此,提出一种基于改进的L-BFGS稀疏降噪自编码网络模型(ILSDAE),并将其应用于MRI脑图像的阿尔茨海默病的识别与脑部疾病的辅助诊断。实验数据源取自ADNI数据集,经过校正、配准、分割、平滑等操作,获得脑部灰质图像,随后将改进的无监督贪婪预训练方法和L-BFGS算法相结合,对深度自编

【作者】

：

王新颖王婉秋王慧

【机构】

：

长春工业大学计算机科学与工程学院

【出处】

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图学学报

【发表日期】

：

2019年02期

【关键词】

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阿尔茨海默氏症 L-BFGS 稀疏降噪自编码 MRI脑图像 Alzheimer's disease(AD) L-BFGS sparse denoisin

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目(61303132),吉林省教育厅"十三五"科学技术项目(JJKH20170574KJ).

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