深度学习的阿尔兹海默症影像分类方法

摘要

阿尔兹海默症（AD）是一种进行性且不可逆的神经退行性疾病，随着脑细胞逐渐退化，认知能力逐步下降，最终可能导致死亡。在AD的诊断过程中，早期识别与干预是至关重要的。近年来，深度学习进一步推动AD影像分类方法的发展，并促进深度模型在临床早期诊断AD中的应用。为临床实现精确的早期诊断进而对AD患者进行分类，研究者结合深度学习和MRI成像，提供更加精确的模型。本文对国内外相关文献进行分析和总结，介绍AD常用的公开数据集和评价标准，分析MRI成像在AD分类中的应用及其与深度学习方法的融合，重点对CNN、迁移学习、注意力机制和多模态等技术在AD分类中的应用进行整理分析，讨论深度学习在AD分类应用中的优缺点及发展趋势，旨在为深度学习在AD领域的应用研究开辟新的思路。

关键词

阿尔兹海默症 / 深度学习 / 磁共振成像 / 神经影像 / 综述