结合DCGAN与LSTM的阿兹海默症分类算法
Alzheimer’s disease classification algorithm based on DCGAN and LSTM
1. 南华大学 a. 计算机学院; b. 南华附属医院, 湖南 衡阳 421001
2. 中南大学 湘雅公共卫生学院, 长沙 410008
摘要
针对传统的阿兹海默症（AD）分类3D模型参数过多以及2D模型缺乏连续性特征的问题，提出了一种结合2D卷积神经网络与长短时记忆网络的脑部核磁共振成像（MRI）图像分类算法。利用深度卷积生成对抗网络（DCGAN），卷积层能够在无标签的情况下自动提取到图像特征。首先以无监督的方式训练卷积神经网络；然后将MRI图像序列转换为特征序列，再输入到长短时记忆网络进行训练；最后结合特征序列与LSTM的隐藏状态进行分类。实验结果显示，相比3D模型，该算法有着更少的参数，对于NC与AD的分类达到了93.93%的准确率，对于NC与MCI的分类达到了86.27%的准确率。
关键词
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61504055)
2018年湖南省研究生科研创新项目(2018KYY080)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.10.0853
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第5期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 1574-1577
文章编号: 1001-3695(2020)05-061-1574-04
发布历史
引用本文
林颖, 何啸峰, 陈灵娜, 等. 结合DCGAN与LSTM的阿兹海默症分类算法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (5): 1574-1577. (Lin Ying, He Xiaofeng, Chen Lingna, et al. Alzheimer’s disease classification algorithm based on DCGAN and LSTM [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (5): 1574-1577. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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