【摘 要】
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本研究针对阿尔茨海默症(Alzheimer′s disease,AD)不同阶段人群难以识别区别的问题,提出一种融合注意力机制的AD识别模型。该方法利用脑区模板标签(Automated anatomical labeling,AAL)划分受试者的大脑区域,将同一脑区中具有相同属性价值的体素数据组织在一起,并分别构造每个脑区所对应的基分类器。同时,受深度学习与计算机视觉注意力机制相关工作的启发,提出一种直映式注意力机制,提高了识别模型的准确率以及稳定性。通过利用直推式支持向量机对基分类器的设计进行优化,进一步
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61772143),广东省级科技计划项目(2019A050510041)。
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本研究针对阿尔茨海默症(Alzheimer′s disease,AD)不同阶段人群难以识别区别的问题,提出一种融合注意力机制的AD识别模型。该方法利用脑区模板标签(Automated anatomical labeling,AAL)划分受试者的大脑区域,将同一脑区中具有相同属性价值的体素数据组织在一起,并分别构造每个脑区所对应的基分类器。同时,受深度学习与计算机视觉注意力机制相关工作的启发,提出一种直映式注意力机制,提高了识别模型的准确率以及稳定性。通过利用直推式支持向量机对基分类器的设计进行优化,进一步
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