【摘 要】
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目的针对已有方法未利用大脑拓扑信息的问题,提出基于耦合的卷积-图卷积神经网络的疾病诊断模型,以实现对阿尔茨海默病及其前驱症状的精确诊断,为临床提供可靠的辅助诊断信息
【机 构】
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南方医科大学生物医学工程学院,广东省医学图像处理重点实验室,高端医学影像中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(81974275)
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目的针对已有方法未利用大脑拓扑信息的问题,提出基于耦合的卷积-图卷积神经网络的疾病诊断模型,以实现对阿尔茨海默病及其前驱症状的精确诊断,为临床提供可靠的辅助诊断信息。方法根据ADNI数据库提供的信息,将MMSE评分在20~26分、同时CDR评分为0.5或1的被试的疾病标签标记为AD组;将MMSE评分在24~30分且CDR评分为0、无抑郁症状、无认知障碍、无焦虑症状的被试疾病标签标记为NC组。本文提出一种耦合的卷积-图卷积神经网络(CCGCN)模型,以组间比较获取的疾病相关区域作为输入,利用卷积神经网络,从
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