融合注意力机制的阿尔茨海默症识别模型
曾安
高征
广东工业大学计算机学院,广州510006
摘要：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,进一步提高了识别模型的准确率.实验结果表明,该方法具有良好的分类效果,为其它脑疾病诊断提供了新思路.
关键词：阿尔茨海默症注意力机制体素基分类器深度学习直推式支持向量机
分类号：R318(医用一般科学)
资助基金：国家自然科学基金(61772143)科技计划(2019A050510041)
论文发表日期：2021-09-25
在线出版日期：2026-09-11（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 233-240 )
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