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申请/专利权人：杭州电子科技大学
摘要：本发明公开了基于GFE‑Mamba神经网络的可解释阿尔茨海默进展分类方法，包括如下步骤：步骤1、构建GFE‑Manba神经网络模型，步骤2、建立MRI和PET图像数据集并分为训练集和测试集，应用MRI和PET图像训练集和测试集预训练3DGAN‑Vit模块；步骤3、建立MRI和量表数据结合的多模态阿尔茨海默进展分类数据集，并划分为训练集和测试集；步骤4、使用训练集对预训练的GFE‑Mamba神经网络模型进行训练并进行参数调优；步骤5、使用测试集测试评估得到的预训练的GFE‑Mamba神经网络模型，最终实可解释多模态阿尔茨海默进展分类。该方法不仅能够为临床医生诊断和治疗重大危险疾病提供重要参考标准，还进一步增强了临床医生对AD和其他重大脑部疾病的诊断能力，对于临床诊断和AD疾病预防具有重要意义。
主权项：1.一种基于GFE-Mamba神经网络的可解释阿尔茨海默进展分类方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、构建GFE-Manba神经网络模型，所述GFE-Manba神经网络模型包括3DGAN-Vit模块、多模态mamba分类器和像素级别的互注意力，所述3DGAN-Vit模块采用3DGAN为骨干网络，并采用VIT瓶颈层替换3DGAN中的middle模块；所述多模态mamba分类器包括所述多模态Mamba分类器包括时间间隔提取模块、量表预处理模块、Mamba骨干网络模块；所述像素级别的互注意力包括查询矩阵、键矩阵和值矩阵组成；步骤2、建立MRI和PET图像数据集并分为训练集和测试集，应用MRI和PET图像训练集和测试集预训练3DGAN-Vit模块；步骤3、建立MRI和量表数据结合的多模态阿尔茨海默数据集，并划分为训练集和测试集；步骤4、使用MRI和量表数据结合的多模态阿尔茨海默训练集，对预训练的GFE-Mamba神经网络模型进行训练并进行参数调优；步骤5、使用MRI和量表数据结合的多模态阿尔茨海默测试集测试评估得到的预训练的GFE-Mamba神经网络模型，最终实可解释多模态阿尔茨海默分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学 一种基于GFE-Mamba神经网络的可解释阿尔茨海默进展分类方法
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