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题名基于改进注意力机制的认知障碍病程分类
被引量：2
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作者
李梅梅
胡春海
周影
宋昕
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机构
燕山大学电气工程学院
东北大学秦皇岛分校
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出处
《计量学报》
CSCD
北大核心
2023年第2期296-303,共8页
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基金
国家自然科学基金(61701097,61601109)
河北省自然科学基金(F2021501020,F2019501101)
中央引导地方科技发展专项资金(199477141G)。
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文摘
阿尔茨海默病(AD)是一种发病进程缓慢、随着时间不断恶化的神经退化性疾病,在老龄化的趋势下,AD患者数量日渐增加。因此,如何对其予以早期精准诊断并进行正向干预是急需解决的问题。为提高计算机辅助诊断的效率,同时促进疾病的病理生理机制研究,提出了改进的基于SE模块二维双路径融合网络的分类方法,在网络中加入缩减系数模块,增加图片有用信息占比;对通道注意模块的权重函数重新设计,增大特征图间差异,联合二维双路径网络,增大网络倚重点,达到更好分类性能的同时,防止模型过拟合。使用ADNI数据集对AD、EMCI、NC进行二分类,实验表明所提出模型准确度相比于VGG和二维双路径融合模型分别提高了5.59%和8.11%,与其它先进方法进行比较验证了所提方法的可行性。
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关键词
计量学
认知障碍
病程分类
注意力机制
MRI
SE模块
VGG模型
二维双路径融合网络
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Keywords
metrology
cognitive disorder
disease course classification
attention mechanism
MRI
SE module
VGG model
two-dimensional dual-path fusion network
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分类号
TB96
[机械工程—光学工程]
TB973
[机械工程—测试计量技术及仪器]
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