基于深度学习的阿兹海默病诊断方法设计与实现

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基于深度学习的阿兹海默病诊断方法设计与实现

计算机学院

作品介绍

阿兹海默氏症（AD）是一种不可逆的进行性神经退行性疾病。然而，大多数深度学习算法因无法有效提取图像低维特征，诊断准确率迟迟无法突破瓶颈。本研究提出一种新型神经网络模型(DNN+Dist-GAN)服务于阿兹海默症的诊断。通过权威数据集测试并与几种常用方法相比，本模型能够丰富且完整地提取图像中的特征，在训练集和测试集都表现出优越的预测效果。

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