[发明专利]一种基于多尺度特征融合和双线性残差网络的AD预测算法在审
| 申请号： | 202210608412.8 | 申请日： | 2022-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN115394446A | 公开（公告）日： | 2022-11-25 |
| 发明（设计）人： | 张弓;李学俊;王华彬;苏进 | 申请（专利权）人： | 中加健康工程研究院（合肥）有限公司 |
| 主分类号： | G16H50/50 | 分类号： | G16H50/50;G16H30/00;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 安徽知问律师事务所 34134 | 代理人： | 王泽洋 |
| 地址： | 230088 安徽省合肥市高新区*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多尺度特征融合和双线性残差网络的AD预测算法，属于阿尔茨海默症预测技术领域。本发明首先，设计基于DCGAN的PET图像数据扩增模块，通过生成的高质量数据，丰富数据多样性，提高模型泛化能力。其次，设计基于I_ResNet18的双线性残差网络作为预测算法的骨干模型，通过双线性的CNN对输入数据进行局部特征交互，提高网络的表征能力。再次，将多尺度特征融合模块嵌入双线性网络中的特征提取网络，能捕捉到原始特征信息中不同病灶区域的特征差异，避免病灶信息丢失。最后，与现有的主流AD预测算法进行了对比实验，本发明提出算法的准确度达到了82.9％，相较于次优算法的结果提高了5.2％。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 尺度 特征 融合 双线 性残差 网络 ad 预测 算法 | ||
【主权项】：
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