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.
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