近年来,随着人工智能的飞速发展,深度学习广泛应用于各个领域。在医学领域,尤其是在医学图像处理中,深度学习应用于医学图像分割、图像配准、图像重建等方向。在肺部疾病、心脏病、皮肤病、乳腺疾病、眼部疾病等方面,深度学习取得了突出的研究成果。然而,对于阿尔茨海默症的的诊断,我们还需要使用深度学习进一步地探索。阿尔茨海默症(Alzheimer’s Disease,AD)是一种典型的老年痴呆症,具有进行性和不可逆性。由于阿尔茨海默症的发病机制相当复NVP-TNKS656浓度杂,阿尔茨海默症的临床检测准确率很低。同时,由于阿尔茨海默症引起的大脑变化不明显,阿尔茨海默症很难在病情的早期被发现,患者被确诊时多处于病情的中晚期,导致患者错过最佳的治疗时间。因此,为了解决阿尔茨海默症biologicals in asthma therapy诊断准确率低和不易被尽早诊断出的问题,本文使用了深度学习方法来诊断阿尔茨海默症,让患者尽早地发现病情,进行及时且正确的治疗。同时,深度学习辅助诊断方法也能够为医生提供可靠且一致的参考。磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)作为常用的脑部临床检查手段,在阿尔茨海默症的诊断与治疗中起着重要的作用,研究针对阿尔茨海默症的MRI诊断算法具有非常重要的现实意义。于是,本文开展了以下几项研究,其主要内容包括:1、针对阿尔茨海默症患者的大脑变化主要集中在脑室的扩张、海马体的萎缩等脑部变化,提出了一种基于注意力机制的神经网络框架。通过将注意力机制引入到卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)中,以捕捉脑MRI中的局部变化。此外,概率融合方法和实例-批归一化方法的引入也提升了诊断能力。整个神经网络框架实现了阿尔茨海默症更加精准的诊断,且在ADNI数据集上达到了84.17%的准确率。2、针对疾病相邻阶段的脑MRI非常相似,造成3D MRI中的特征不易提取,且以往的方法较为复杂,提出了一种基于3D MRI的特征提取方法。通过使用3D非对称卷积直接提取3D特征,帮助3D CNN提取三维空间中更多的判别性特征,同时避免特征信息的丢失。以及,针对各个阶段的MRI整体结构相似,但MRI中存在局部差异的问题,提出了一种基于多尺度通道注意力的特征融合方法。该方法可以同Docetaxel说明书时关注整个MRI和MRI局部区域的变化。于是,这两种方法汇聚在同一神经网络中极大地提升了特征提取和特征融合,提高了阿尔茨海默症早期诊断率,且实现了88.33%的整体准确率。3、…