公开(公告)号：CN116746882A

公开(公告)日：2023-09-15

申请号：CN202310654675.7

申请日：2023-06-05

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 田青 ,  王芮卿 ,  刘云龙 ,  王熙原 ,  陈润怡

IPC: A61B5/00 ,  A61B5/055 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/77 ,  G06V10/774 ,  G06V10/776 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习的阿尔茨海默病分类方法，步骤如下：获取阿尔茨海默病被试的磁共振脑部数据并进行MRI图像预处理；改进ResNet网络，以完成对阿尔茨海默病的检测分类；使用改进后的ResNet网络进行迁移学习和测试。本发明使用迁移学习避免了手动设置初始模型参数或使用随机初始化所带来的模型性能的不稳定，并且为模型自动地选取了一个梯度下降中较好的起始点，提升了模型的性能；本发明将已有的ResNet模型进行改进，向模型中增加注意力机制，并将模型中每个残差块最后的激活函数替换为Meta‑Acon，提高了模型的性能；本发明使用2D的MRI图像的切片，使得模型的参数量可控并且取得较好的性能。