[发明专利]一种基于深度集成学习的AD预测方法、系统及装置有效
| 申请号： | 202211416845.X | 申请日： | 2022-11-11 |
| 公开（公告）号： | CN115457339B | 公开（公告）日： | 2023-03-24 |
| 发明（设计）人： | 张弓;苏进;李学俊;王华彬 | 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： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/084;G06N3/096 |
| 代理公司： | 安徽知问律师事务所 34134 | 代理人： | 王泽洋 |
| 地址： | 230000 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深度集成学习的AD预测方法、系统及装置，属于医学影像处理领域。针对现有技术中存在的通过计算机辅助标记软件来肉眼观察患者脑PET图像中的大脑代谢活性来诊断AD诊断效率低且误诊率高等问题，本发明通过从ADNI数据库中获取PET图像，并对获取的PET图像进行切片，对切片后的PET图像中进行数据扩增，将扩增后的PET切片图像分别输入到ResNet‑34网络和EfficientNet‑b1网络进行特征学习，将学习到的特征通过MLP进行分类，对分类结果进行融合，再将融合后的结果进行预测输出，从而实现强化预测模型对PET的表征学习能力，提高预测早期阿尔茨海默症的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 集成 学习 ad 预测 方法 系统 装置 | ||
【主权项】：
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