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申请/专利权人：广州城市理工学院
摘要：本发明涉及医学数据处理技术领域，公开一种MRI图像训练集和阿尔茨海默症预测模型的构建方法，其对目标群体的MRI图像进行预处理和数据增强，构建MRI图像训练集，将MRI图像训练集中每张MRI图像的每个二维切片视为单个图像块作为模型输入，基于视觉Transformer模型框架，训练得到阿尔茨海默症预测模型。本发明能够减轻模型计算负担和提高模型计算效率，且有效减小模型发生过拟合的几率，阿尔茨海默症预测模型仅需经过线性变换便可对MRI图像的二维切片进行特征提取，减少计算量和存储空间，可以深度学习MRI图像中的二维切片间的长远距离关系和局部特征，保证阿尔茨海默症预测模型的预测性能和精度。
主权项：1.一种MRI图像训练集的构建方法，其特征在于，包括：获取目标群体的MRI图像，其中，目标群体包括阿尔茨海默症患者群体、认知障碍患者群体、正常人群，MRI图像携带有目标群体的属性标签，且MRI图像包括多个二维切片，多个二维切片中的每一个二维切片均携带有与其所属的MRI图像相同的属性标签；对目标群体的MRI图像进行预处理，其中，预处理包括以下一项或其任意组合：AC-PC原点校正、颅骨剥离、结构配准、平滑、归一化、下采样；对预处理后的MRI图像进行数据增强，得到MRI图像训练集。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州城市理工学院 一种MRI图像训练集和阿尔茨海默症预测模型的构建方法
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