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全脑解剖学标志稀疏关联的阿尔茨海默症诊断
被引量：
5
1
作者
郑菲
唐奇伶
+2 位作者
刘汝璇
张美玲
葛威
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期708-716,共9页
阿尔茨海默症(AD)是一种复杂的神经退行性疾病,伴有记忆和其他精神功能的进行性损害,是造成老年人死亡的主要原因,如何对AD进行准确的诊断至关重要。根据生物学验证,已知人脑中的多个脑区在解剖学上和功能上是相互联系的,但现有的研究...
阿尔茨海默症(AD)是一种复杂的神经退行性疾病,伴有记忆和其他精神功能的进行性损害,是造成老年人死亡的主要原因,如何对AD进行准确的诊断至关重要。根据生物学验证,已知人脑中的多个脑区在解剖学上和功能上是相互联系的,但现有的研究方法往往忽略了潜在的特征间的关系。因此,关注大脑不同区域的特征相关性有利于提高脑认知疾病的检测性能。本研究提出一种以数据驱动的方式自动识别全脑结构磁共振成像(sMRI)中解剖学标志点,并基于解剖点提取块特征,采用全局关联将各个块的特征进行深度融合,通过计算块与块之间的相互作用,实现大脑各个脑区的相互关联。其次,根据块之间的关联度差异,进行阈值化处理,利用稀疏关联模块去除冗余信息,进一步提高特征的判别能力,最后,利用稀疏后的深层特征构建分类模型,对AD患者个体进行预测。使用包含198例AD患者和224例健康人的ADNI-1数据集进行训练,包含152例AD患者和196例健康人的ADNI-2数据集进行测试,结果表明,该方法的准确率和灵敏度分别达到0.9368和0.9211,所提出的方法更多地考虑了块与块之间的联系以及关联度差异,可望更有效地对AD进行诊断。
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关键词
阿尔茨海默症诊断
解剖学标志点
全局关联
交互映射
稀疏
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职称材料
基于多模态交叉注意力的阿尔茨海默症辅助诊断研究
2
作者
李舟
刘永彬
+4 位作者
欧阳纯萍
张江涛
潘雪
江璐
钟进
《北京大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第4期629-638,共10页
为了对阿尔茨海默症和轻度认知障碍患者进行准确的辅助诊断,提出一种利用非对称交叉注意力机制进行多模态融合的阿尔茨海默症多分类诊断框架MAMDF,以便更好地揭示临床数据和医疗成像数据之间的关系。针对计算机辅助诊断工作中很少提及...
为了对阿尔茨海默症和轻度认知障碍患者进行准确的辅助诊断,提出一种利用非对称交叉注意力机制进行多模态融合的阿尔茨海默症多分类诊断框架MAMDF,以便更好地揭示临床数据和医疗成像数据之间的关系。针对计算机辅助诊断工作中很少提及的两种轻度认知障碍亚型,结合频域转换器和Transformer,提出一种新颖的深度特征提取方法,用于处理特征融合。该方法能够捕获融合特征的内部联系,获取更丰富的多模态联合表示,从而使模型在两种轻度认知障碍亚型上的诊断表现更好。在ADNI数据集上实验结果表明,与其他方法相比,该模型取得更高的准确率和F1值,可以更有效地处理多模态数据融合,挖掘不同模态医疗数据间的深层特征关系,从而能更好地整合并分析阿尔茨海默症患者的多模态信息。
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关键词
多模态深度学习
阿尔茨海默症诊断
交叉注意力机制
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职称材料
基于脑机接口的嗅觉神经信号识别筛查阿尔茨海默症的研究
3
作者
段言
王天星
+4 位作者
袁群琛
石颖倩
胡燕婕
庄柳静
王平
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第9期1650-1658,共9页
本文研究了一种基于脑机接口的嗅觉神经信号筛查阿尔茨海默症的方法。针对哺乳动物嗅觉系统的生理结构,设计开发了植入式柔性神经电极,将电极植入小鼠嗅觉系统,读取在体嗅觉神经信号。以阿尔茨海默症模型小鼠为研究对象,提取模型小鼠和...
本文研究了一种基于脑机接口的嗅觉神经信号筛查阿尔茨海默症的方法。针对哺乳动物嗅觉系统的生理结构,设计开发了植入式柔性神经电极,将电极植入小鼠嗅觉系统,读取在体嗅觉神经信号。以阿尔茨海默症模型小鼠为研究对象,提取模型小鼠和对照小鼠的自发嗅觉神经活动,分析了神经信号在时域和频域上的分布差异,结果表明阿尔茨海默症小鼠嗅觉系统中存在异常的神经振荡。此外,提出了一种基于嗅觉神经信号的阿尔茨海默症分类识别与筛查方法。对嗅觉神经信号进行特征提取,利用多种机器学习模型实现了阿尔茨海默症的分类,其中ANN模型准确率最高,达到89.98%。实验结果表明,所研究的方法为AD疾病的筛查与诊断提供了一种新的技术手段。
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关键词
生物医学工程
阿尔茨海默症诊断
嗅觉神经信号
机器学习
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职称材料
题名
全脑解剖学标志稀疏关联的阿尔茨海默症诊断
被引量：
5
1
作者
郑菲
唐奇伶
刘汝璇
张美玲
葛威
机构
中南民族大学生物医学工程学院
出处
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期708-716,共9页
基金
中南民族大学中央高校基本科研业务费专项资金(CZY22014)。
文摘
阿尔茨海默症(AD)是一种复杂的神经退行性疾病,伴有记忆和其他精神功能的进行性损害,是造成老年人死亡的主要原因,如何对AD进行准确的诊断至关重要。根据生物学验证,已知人脑中的多个脑区在解剖学上和功能上是相互联系的,但现有的研究方法往往忽略了潜在的特征间的关系。因此,关注大脑不同区域的特征相关性有利于提高脑认知疾病的检测性能。本研究提出一种以数据驱动的方式自动识别全脑结构磁共振成像(sMRI)中解剖学标志点,并基于解剖点提取块特征,采用全局关联将各个块的特征进行深度融合,通过计算块与块之间的相互作用,实现大脑各个脑区的相互关联。其次,根据块之间的关联度差异,进行阈值化处理,利用稀疏关联模块去除冗余信息,进一步提高特征的判别能力,最后,利用稀疏后的深层特征构建分类模型,对AD患者个体进行预测。使用包含198例AD患者和224例健康人的ADNI-1数据集进行训练,包含152例AD患者和196例健康人的ADNI-2数据集进行测试,结果表明,该方法的准确率和灵敏度分别达到0.9368和0.9211,所提出的方法更多地考虑了块与块之间的联系以及关联度差异,可望更有效地对AD进行诊断。
关键词
阿尔茨海默症诊断
解剖学标志点
全局关联
交互映射
稀疏
Keywords
alzheimer’s disease diagnosis
anatomical landmark
global correlation
association map
sparsity
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
在线阅读
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职称材料
题名
基于多模态交叉注意力的阿尔茨海默症辅助诊断研究
2
作者
李舟
刘永彬
欧阳纯萍
张江涛
潘雪
江璐
钟进
机构
南华大学计算机学院
解放军第三〇五医院
出处
《北京大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第4期629-638,共10页
基金
国家自然科学基金(61533018)
湖南省自然科学基金(2022JJ30495,2025JJ50384)
+2 种基金
湖南省教育厅重点科研项目(22A0316)
湖南省研究生科研创新项目(CX20240833)
中国中文信息学会社会媒体处理专委会(SMP)-智谱大模型交叉学科基金资助。
文摘
为了对阿尔茨海默症和轻度认知障碍患者进行准确的辅助诊断,提出一种利用非对称交叉注意力机制进行多模态融合的阿尔茨海默症多分类诊断框架MAMDF,以便更好地揭示临床数据和医疗成像数据之间的关系。针对计算机辅助诊断工作中很少提及的两种轻度认知障碍亚型,结合频域转换器和Transformer,提出一种新颖的深度特征提取方法,用于处理特征融合。该方法能够捕获融合特征的内部联系,获取更丰富的多模态联合表示,从而使模型在两种轻度认知障碍亚型上的诊断表现更好。在ADNI数据集上实验结果表明,与其他方法相比,该模型取得更高的准确率和F1值,可以更有效地处理多模态数据融合,挖掘不同模态医疗数据间的深层特征关系,从而能更好地整合并分析阿尔茨海默症患者的多模态信息。
关键词
多模态深度学习
阿尔茨海默症诊断
交叉注意力机制
Keywords
multi-modal deep learning
Alzheimer’s disease diagnosis
cross-attention mechanism
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于脑机接口的嗅觉神经信号识别筛查阿尔茨海默症的研究
3
作者
段言
王天星
袁群琛
石颖倩
胡燕婕
庄柳静
王平
机构
浙江大学生仪学院生物传感器国家专业实验室
浙江大学生仪学院生物医学工程教育部重点实验室
浙江亿联康医疗科技有限公司
浙江大学医学院附属邵逸夫医院
出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第9期1650-1658,共9页
基金
国家自然科学基金项目(62271443,32250008)
浙江省自然科学基金项目(LBY21H180001,LY21C100001)。
文摘
本文研究了一种基于脑机接口的嗅觉神经信号筛查阿尔茨海默症的方法。针对哺乳动物嗅觉系统的生理结构,设计开发了植入式柔性神经电极,将电极植入小鼠嗅觉系统,读取在体嗅觉神经信号。以阿尔茨海默症模型小鼠为研究对象,提取模型小鼠和对照小鼠的自发嗅觉神经活动,分析了神经信号在时域和频域上的分布差异,结果表明阿尔茨海默症小鼠嗅觉系统中存在异常的神经振荡。此外,提出了一种基于嗅觉神经信号的阿尔茨海默症分类识别与筛查方法。对嗅觉神经信号进行特征提取,利用多种机器学习模型实现了阿尔茨海默症的分类,其中ANN模型准确率最高,达到89.98%。实验结果表明,所研究的方法为AD疾病的筛查与诊断提供了一种新的技术手段。
关键词
生物医学工程
阿尔茨海默症诊断
嗅觉神经信号
机器学习
Keywords
biomedical engineering
Diagnosis of Alzheimer's disease
olfactory neural signal
machine learning
分类号
R741.044 [医药卫生—神经病学与精神病学]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
R749.16 [医药卫生—神经病学与精神病学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
全脑解剖学标志稀疏关联的阿尔茨海默症诊断
郑菲
唐奇伶
刘汝璇
张美玲
葛威
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于多模态交叉注意力的阿尔茨海默症辅助诊断研究
李舟
刘永彬
欧阳纯萍
张江涛
潘雪
江璐
钟进
《北京大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025
0
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下载PDF
职称材料
3
基于脑机接口的嗅觉神经信号识别筛查阿尔茨海默症的研究
段言
王天星
袁群琛
石颖倩
胡燕婕
庄柳静
王平
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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