基于多尺度深度学习长期个体AD风险预测模型及预测方法

本发明属于脑影像计算与医疗辅助研究技术领域，具体公开了基于多尺度深度学习长期个体AD风险预测模型及预测方法，该预测模型包括MRI数据采集与处理模块、MRI特征提取模块、风险预测模块。本发明采用上述基于多尺度深度学习长期个体AD风险预测模型及预测方法，提供了一种新颖的多尺度模型，该模型在个体层面预测MCI转化为AD的风险，基于受试者的基线诊断数据，可实现在60个月内每6个月获得一次转化风险，从而有效跟踪MCI转化风险情况并估计转化时间。