摘要
本发明公开了基于GFE‑Mamba神经网络的可解释阿尔茨海默进展分类方法,包括如下步骤:步骤1、构建GFE‑Manba神经网络模型,步骤2、建立MRI和PET图像数据集并分为训练集和测试集,应用MRI和PET图像训练集和测试集预训练3D GAN‑Vit模块;步骤3、建立MRI和量表数据结合的多模态阿尔茨海默进展分类数据集,并划分为训练集和测试集;步骤4、使用训练集对预训练的GFE‑Mamba神经网络模型进行训练并进行参数调优;步骤5、使用测试集测试评估得到的预训练的GFE‑Mamba神经网络模型,最终实可解释多模态阿尔茨海默进展分类。该方法不仅能够为临床医生诊断和治疗重大危险疾病提供重要参考标准,还进一步增强了临床医生对AD和其他重大脑部疾病的诊断能力,对于临床诊断和AD疾病预防具有重要意义。
技术关键词
阿尔茨海默
分类方法
神经网络模型
量表
采样模块
多模态
矩阵
注意力
分类器
上采样
结构编码器
网络模块
数据
瓶颈
解码器
分布式训练
动态
表格
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特征提取网络
CT影像数据
人工肝
分类方法
生理
语言翻译方法
多头注意力机制
神经网络模型
融合特征
解码器
图像分类方法
注意力机制
残差网络
特征提取模块
输出特征
深度学习融合
分类方法
裂缝
通道注意力机制
无标签数据
矩阵
量子随机数生成器
无人机通信信号
动态
量子退火算法