42、阿尔茨海默病检测中的深度学习模型应用

阿尔茨海默病检测中的深度学习模型应用

1. 引言

阿尔茨海默病是影响患者心理健康甚至可能导致死亡的主要疾病，早期诊断至关重要。近年来，深度学习模型在阿尔茨海默病识别系统的发展中表现出色，具有较高的准确性，受到了广泛关注。本文将介绍用于阿尔茨海默病检测的多种深度学习模型，分析它们的优缺点，并进行比较。

2. 有监督深度学习模型

2.1 卷积神经网络（CNN）

• 3D CNN ：
  • 结构与应用 ：在阿尔茨海默病检测中，使用了不同卷积层数量的3D CNN，如12、5和4层卷积层的3D CNN。还有结合六层卷积层、3D卷积自动编码器和softmax层进行分类的方法。部分3D CNN通过应用1或3个卷积层与自动编码器（AE）进行预训练，也有使用两个卷积层并通过稀疏AE预训练，将两种模态连接成全连接层的情况。另外，一些3D CNN模型采用5或7个卷积层，并在最后与深度神经网络融合形成全连接层。在多模态检查中，使用三层卷积的3D CNN来预测轻度认知障碍（MCI）的转化。
  • 优点 ：能从大脑扫描的3D体积中轻松获取3D信息，在处理3D图像数据方面表现优于2D CNN。
  • 缺点 ：训练过程复杂，计算成本高。不过可以采用基于补丁或感兴趣区域（ROI）的方法来解决训练问题，而非基于体素的方法。
• 2D CNN ：