一种基于对比学习和Mamba的阿尔兹海默症诊断方法

本发明属于人工智能以及医学技术领域，具体涉及一种基于对比学习和Mamba的阿尔兹海默症诊断方法，包括下列步骤：通过对影像在三个维度进行特征融合后，逐维切片并利用预训练卷积神经网络进行特征提取。提取的特征通过非线性映射处理，将每个切片表征为一个特征向量。随后，将融合了多个维度信息的特征向量输入选择性状态空间模型Mamba中，通过其在长距离依赖捕获和上下文记忆建模方面的优势，对切片之间复杂的关系进行建模分析。最终，使用集成KAN的分类器对输入数据进行分类，预测样本是否患有阿尔兹海默症。有效提升了诊断精度，降低了对计算资源的依赖，具有良好的临床应用价值。