Diagnosis of Alzheimer’s disease via an attention-based multi-scale convolutional neural network

计算机科学 卷积神经网络 人工智能 模式识别(心理学) 特征(语言学) 高强度 认知障碍 白质 认知 机器学习 神经科学 心理学 磁共振成像 医学 哲学 语言学 放射科
作者
Zhenbing Liu,Haoxiang Lu,Xipeng Pan,Mingchang Xu,Rushi Lan,Xiaonan Luo
出处
期刊:Knowledge Based Systems [Elsevier BV]
卷期号:238: 107942-107942 被引量:68
标识
DOI:10.1016/j.knosys.2021.107942
摘要

Alzheimer’s disease (AD) is one of the most common neurodegenerative diseases. Accurate diagnosis of mild cognitive impairment (MCI) in the prodromal stage of AD can delay onset. Therefore, the early diagnosis of AD is particularly essential. The convolutional neural network (CNN) extracts feature of image layer-by-layer, and the observed features are obtained by setting different receptive fields. However, the brain structure is very complicated, and the etiology of AD is unknown, in addition, most of the existing methods do not consider the details and overall structure of the image. To address this issue, we propose a novel multi-scale convolutional neural network (MSCNet) to enhance the model’s feature representation ability. A channel attention mechanism is introduced to improve the interdependence between channels and adaptively recalibrate the channel direction’s characteristic response. To verify the effectiveness of our method, we segment the original MRI data to obtain white matter (WM) and gray matter (GM) datasets and train the model. Extensive experiments show that our method obtains the state-of-the-art performance with fewer parameters and lower computational complexity.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
哼哼唧唧发布了新的文献求助10
刚刚
伪装的鱼发布了新的文献求助10
1秒前
小菜发布了新的文献求助10
2秒前
彭于晏应助quququ采纳,获得10
3秒前
失眠无声发布了新的文献求助10
4秒前
科研专家完成签到 ,获得积分10
5秒前
cheersyu发布了新的文献求助10
5秒前
调皮初蝶发布了新的文献求助10
5秒前
7秒前
sevenvictory应助哼哼唧唧采纳,获得10
8秒前
研友_8926mL完成签到,获得积分20
9秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
9秒前
Cici完成签到,获得积分10
9秒前
10秒前
zhou完成签到,获得积分10
10秒前
11秒前
嗄巧完成签到,获得积分10
12秒前
Outside发布了新的文献求助10
12秒前
13秒前
jiabaoyu发布了新的文献求助10
14秒前
15秒前
15秒前
16秒前
低密度脂蛋白完成签到,获得积分10
17秒前
科目三应助伪装的鱼采纳,获得10
17秒前
上官若男应助FlipFlops采纳,获得10
18秒前
quququ发布了新的文献求助10
18秒前
Snoopy完成签到,获得积分10
19秒前
田様应助Outside采纳,获得10
21秒前
尔玉发布了新的文献求助10
21秒前
Snoopy发布了新的文献求助10
21秒前
cheersyu完成签到,获得积分10
21秒前
蒲公英完成签到 ,获得积分10
22秒前
22秒前
22秒前
24秒前
25秒前
25秒前
cst完成签到,获得积分10
25秒前
李健的小迷弟应助包博采纳,获得10
25秒前
高分求助中
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
Effective Learning and Mental Wellbeing 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3975375
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3519718
关于积分的说明 11199471
捐赠科研通 3256067
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1798075
邀请新用户注册赠送积分活动 877386
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806305