基于神经网络的阿尔兹海默症分类模型构建方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于神经网络的阿尔兹海默症分类模型构建方法及系统，属于医学影像处理技术领域，其中方法包括步骤：从阿尔兹海默症神经影像学计划数据集获取结构核磁共振图像，并利用Matlab软件对结构核磁共振图像进行预处理操作，得到全脑图像数据集；加载全脑图像数据集，并按照预设比例对全脑图像数据集进行划分，得到训练集、验证集和测试集；以3DResNet‑50模型为基础，增加并行多尺度卷积模块和细节增强模块，并引入多尺度胶囊网络模型，构建得到改进3DResNet网络模型；对改进3DResNet网络模型进行训练与验证，最终得到阿尔兹海默症分类模型。本发明专利技术能够充分提取和利用图像信息，提高了模型的分类性能。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及医学影像处理，特别是涉及一种基于神经网络的阿尔兹海默症分类模型构建方法及系统。

技术介绍

1、阿尔兹海默症(alzheimer's disease，ad)是一种不可逆转的进行性神经退行性疾病，约占目前所有痴呆病例的70%-80%。其表现为大脑记忆功能逐渐退化，认知功能逐步降低，语言表达能力出现障碍，甚至人格方面发生变化。晚期ad患者，往往个人生活不能自理，甚至不能识别出家人，最终记忆稳步恶化。轻度认知障碍(mild cognitiveimpairment，mci)是疾病发展并开始影响日常生活活动的阶段，患者会遇到言语困难、运动功能丧失、记忆问题以及读写困难。mci患者更容易患阿尔茨海默氏病，研究发现，从mci到ad的年转化率高达10%。ad是患者完全依赖看护人的最后阶段。尽管ad不是死亡的原因，但它会引发其他精神疾病，最终导致死亡。阿尔兹海默症目前尚无完全治愈的有效方法。

2、在过去，大多数ad的检测方法都依赖于临床观察，这主要靠临床医生的经验，而随着计算机辅助诊断(computer aided diagnosis，cad)的发展本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于神经网络的阿尔兹海默症分类模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的阿尔兹海默症分类模型构建方法，其特征在于，利用Matlab软件对结构核磁共振图像进行预处理操作的过程包括以下步骤：

3.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的阿尔兹海默症分类模型构建方法，其特征在于，步骤2包括以下步骤：

4.根据权利要求3所述的一种基于神经网络的阿尔兹海默症分类模型构建方法，其特征在于，所述预设比例为训练集、验证集和测试集之比为8:1:1。

5.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的阿尔兹海默症分类模型...

【技术特征摘要】

1.一种基于神经网络的阿尔兹海默症分类模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的阿尔兹海默症分类模型构建方法，其特征在于，利用matlab软件对结构核磁共振图像进行预处理操作的过程包括以下步骤：

3.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的阿尔兹海默症分类模型构建方法，其特征在于，步骤2包括以下步骤：

4.根据权利要求3所述的一种基于神经网络的阿尔兹海默症分类模型构建方法，其特征在于，所述预设比例为训练集、验证集和测试集之比为8:1:1。

5.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的阿尔兹海默症分类模型构建方法，其特征在于，步骤4包括以下步骤：

6.根据权利要求5所述的一种基于神经网络的阿尔兹海默症分类模型构建方法，其特征在于，利用torch.nn.functional.softmax函数将模型输出的概率值进行softmax处...

【专利技术属性】
技术研发人员：宁春玉，武现阳，韦富彪，石乐民，赵春华，曹秒，
申请(专利权)人：长春理工大学，
类型：发明
国别省市：