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摘要：本发明公开了一种基于多尺度特征的阿尔兹海默症病程预测方法及系统，方法包括以下步骤：获取原始脑部影像并进行预处理，获得三维全脑图像作为待预测图像；将待预测图像输入阿尔茨海默症3D特征提取模型，实现病程预测；所述阿尔茨海默症3D特征提取模型包括输入层、多个依次排列的改进ResNet块、平均池化模块和全连接模块；所述改进ResNet块采用3D空洞卷积进行不同尺度的特征提取，采用注意力机制进多尺度特征融合。本发明通过多尺度方法提取脑影像特征，能够更加准确捕获到疾病的重要病理特征，提高定位病理区域的准确性；通过多尺度特征融合不同尺度的脑影像特征，能够更好地强化重要特征的表达同时抑制无关的信息，有效诊断阿尔兹海默症病程状态。
主权项：1.一种基于多尺度特征的阿尔兹海默症病程预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取原始脑部影像并进行预处理，获得三维全脑图像作为待预测图像；将待预测图像输入阿尔茨海默症3D特征提取模型，实现病程预测；所述阿尔茨海默症3D特征提取模型包括输入层、多个依次排列的改进ResNet块、平均池化模块和全连接模块；输入层接收待预测图像，提取初步特征；初步特征依次输入多个改进ResNet块，进行多次特征提取与融合，输出融合特征；融合特征输入平均池化模块和全连接模块，获得病程预测结果；所述改进ResNet块采用3D空洞卷积进行不同尺度的特征提取，采用注意力机制进多尺度特征融合。
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百度查询： 华侨大学 一种基于多尺度特征的阿尔兹海默症病程预测方法及系统
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