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基于深度学习的磁共振成像在阿尔茨海默病诊断中的应用

Application of Imaging-Based Deep Learning in the Diagnosis of Alzheimers Disease

摘要阿尔兹海默症(AD)作为一种神经退行性疾病,早期阶段往往无明显症状,而当临床症状显现时,病情多已发展至中度或重度,导致患者完全依赖照护者,为护理工作带来极大挑战.因此,AD的早期临床诊断和分期诊断对于患者治疗至关重要.尽管当前已有磁共振成像(MRI)、正电子发射计算机断层显像(PET)等多种影像学技术应用于AD的诊断,但单一影像模态的诊断能力仍有局限.深度学习(DL),作为人工智能的一个重要分支,具备在没有人为干预的情况下,通过神经网络直接从图像中学习和提取特征的能力.近年来,学者们提出了结合MRI、PET等医学影像技术的DL算法,以预测AD的疾病进程.本文首先介绍了深度学习算法的基本概念及其类型,随后详细总结了 DL算法与MRI、PET相结合在AD早期诊断与临床分期中展现出巨大潜力,不仅提高了诊断效率,还提升了诊断准确率.最后,本文还预测了未来DL在AD诊断中的发展趋势,并对该领域未来的研究重点进行了概述.

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作者 潘翩 [1] 鲁际 [1] 学术成果认领
作者单位 三峡大学第一临床医学院[宜昌市中心人民医院]放射科,湖北宜昌 443003 [1]
分类号 R445
栏目名称 综述
DOI 10.3969/j.issn.2096-6113.2024.03.021
发布时间 2024-10-29
基金项目
北京医学奖励基金会基金项目 湖北省自然科学基金
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