计量学报

作者：李梅梅,胡春海,周影,宋昕

单位：1. 燕山大学电气工程学院,河北秦皇岛066004; 2. 东北大学 秦皇岛分校,河北秦皇岛066000;

关键词：计量学;认知障碍;病程分类;注意力机制;MRI;SE模块;VGG模型;二维双路径融合网络

基金：国家自然科学基金(61701097, 61601109);河北省自然科学基金(F2021501020, F2019501101);中央引导地方科技发展专项资金(199477141G)

阿尔茨海默病(AD)是一种发病进程缓慢、随着时间不断恶化的神经退化性疾病,在老龄化的趋势下,AD患者数量日渐增加。因此,如何对其予以早期精准诊断并进行正向干预是急需解决的问题。为提高计算机辅助诊断的效率,同时促进疾病的病理生理机制研究,提出了改进的基于SE模块二维双路径融合网络的分类方法,在网络中加入缩减系数模块,增加图片有用信息占比;对通道注意模块的权重函数重新设计,增大特征图间差异,联合二维双路径网络,增大网络倚重点,达到更好分类性能的同时,防止模型过拟合。使用ADNI数据集对AD、EMCI、NC进行二分类,实验表明所提出模型准确度相比于VGG和二维双路径融合模型分别提高了5.59%和8.11%,与其它先进方法进行比较验证了所提方法的可行性。

来源：2023年第2期

《计量学报》期刊编辑部

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