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基于稀疏降噪自编码器的深度置信网络 被引量：12
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作者 曾安 张艺楠 +1 位作者 潘丹 Xiao-Wei Song 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第9期2585-2589,共5页
传统的深度置信网络(DBN)采用随机初始化受限玻尔兹曼机(RBM)的权值和偏置的方法初始化网络。虽然这在一定程度上克服了由BP算法带来的易陷入局部最优和训练时间长的问题,但随机初始化仍然会导致网络重构和原始输入的较大差别,这使得网... 传统的深度置信网络(DBN)采用随机初始化受限玻尔兹曼机(RBM)的权值和偏置的方法初始化网络。虽然这在一定程度上克服了由BP算法带来的易陷入局部最优和训练时间长的问题,但随机初始化仍然会导致网络重构和原始输入的较大差别,这使得网络无论在准确率还是学习效率上都无法得到进一步提升。针对以上问题,提出一种基于稀疏降噪自编码器(SDAE)的深度网络模型,其核心是稀疏降噪自编码器对数据的特征提取。首先,训练稀疏降噪自编码;然后,用训练后得到的权值和偏置来初始化深度置信网络;最后,训练深度置信网络。在Poker Hand纸牌游戏数据集和MNIST、USPS手写数据集上测试模型性能,在Poker Hand数据集下,方法的误差率比传统的深度置信网络降低46.4%,准确率和召回率依次提升15.56%和14.12%。实验结果表明,所提方法能有效地改善模型性能。 展开更多
关键词 深度置信网络 受限玻尔兹曼机 稀疏降噪自编码器 深度学习
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基于卷积循环神经网络的阿尔茨海默症早期诊断 被引量：7
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作者 曾安 黄殷 +1 位作者 潘丹 SONG Xiaowei 《生物医学工程研究》 2020年第3期249-255,共7页
早期准确诊断能延迟阿尔茨海默症(Alzheimer′s disease,AD)病情的恶化。磁共振成像(MRI)和正电子发射断层扫描(PET)已被证明有助于了解AD相关的解剖和功能性神经变化。近期研究表明,多模态特征的融合可以提高分类性能。本研究提出了一... 早期准确诊断能延迟阿尔茨海默症(Alzheimer′s disease,AD)病情的恶化。磁共振成像(MRI)和正电子发射断层扫描(PET)已被证明有助于了解AD相关的解剖和功能性神经变化。近期研究表明,多模态特征的融合可以提高分类性能。本研究提出了一种基于卷积循环神经网络的多模态数据分类新框架,新框架结合了2D卷积神经网络和循环神经网络,以学习3D MRI和3D PET图像切分为2D切片序列之后的切片内、切片间特征,完成AD的早期诊断。本研究方法在AD与NC的分类实验中ACC为93.3%,AUC为98.1%;在MCIc与NC的分类实验准确率为83.8%,AUC为91.9%;MCIc与MCInc的分类实验准确率为79.0%,AUC为88.9%。结果表明该方法具有良好的分类性能。 展开更多
关键词 阿尔茨海默症 卷积神经网络 循环神经网络 磁共振成像 正电子发射断层扫描 图像分类
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基于sMRI的阿尔茨海默症分类影响因素研究 被引量：5
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作者 黎建忠 曾安 +3 位作者 潘丹 Song Xiaowei 郭慧 王卓薇 《生物医学工程研究》 2018年第2期177-181,共5页
本研究提出基于三类解剖特征的SVM建模方法,探索样本、特征及算法选择三个因素,对阿尔茨海默症(AD)及其前驱阶段分类的重要性。该方法以三维重构s MRI后不同大脑区域的灰质体积、皮层表面积及其平均厚度三类特征作为SVM模型的输入参数,... 本研究提出基于三类解剖特征的SVM建模方法,探索样本、特征及算法选择三个因素,对阿尔茨海默症(AD)及其前驱阶段分类的重要性。该方法以三维重构s MRI后不同大脑区域的灰质体积、皮层表面积及其平均厚度三类特征作为SVM模型的输入参数,并采用十折交叉验证方法对AD患者、轻度认知损害患者和健康者进行分类识别,并与其他文献结果进行比较分析。实验结果表明,为了达到更高的分类准确率,选择合适的样本和特征,比选择算法更重要。此结论为未来AD的计算机辅助诊断研究工作提供了有益的指导。 展开更多
关键词 阿尔茨海默症 轻度认知损害 结构化磁共振图像 三维重构 支持向量机
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基于卷积神经网络和集成学习的阿尔茨海默症早期诊断 被引量：21
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作者 曾安 贾龙飞 +1 位作者 潘丹 Song Xiaowei 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期711-719,共9页
阿尔茨海默症(AD)是一种典型的神经退行性疾病,临床上表现为失忆、丧失语言能力、丧失生活自理能力等。迄今为止,AD病因尚不明确且病程不可逆,也没有治愈的方法,因此,AD的早期诊断对于研发新型药物和措施以减缓病情发展具有重要意义。... 阿尔茨海默症(AD)是一种典型的神经退行性疾病,临床上表现为失忆、丧失语言能力、丧失生活自理能力等。迄今为止,AD病因尚不明确且病程不可逆,也没有治愈的方法,因此,AD的早期诊断对于研发新型药物和措施以减缓病情发展具有重要意义。轻度认知障碍(MCI)是一种介于AD和正常老化(HC)之间的状态。研究表明,MCI患者比没有患过MCI的人更有可能发展成AD,因此,对MCI患者的准确筛查成为了AD早期诊断的研究热点之一。随着神经影像技术和深度学习的飞速发展,越来越多的研究者使用深度学习方法对大脑神经影像如磁共振影像(MRI)进行分析,用于AD的早期诊断。于是,本文提出基于卷积神经网络(CNN)和集成学习的多切片集成分类模型用于AD早期诊断。与只用单切片训练获得的CNN分类模型相比,本文采用三个维度上的多个二维切片进行训练而获得的集成分类器模型,能更充分地利用MRI包含的有效信息,从而提高分类的准确率和稳定性。 展开更多
关键词 阿尔茨海默症 轻度认知障碍 卷积神经网络 集成学习 磁共振图像
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生成式对抗网络在医学图像处理中的应用 被引量：9
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作者 潘丹 贾龙飞 +1 位作者 曾安 Song Xiaowei 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第6期970-976,共7页
近年来,研究人员将众多领域方法引入到医学图像处理中。经过不断改进,医学图像处理算法的效果和效率均得到不同程度的提高。目前,生成式对抗网络(GAN)在医学图像处理领域中的应用研究发展迅速。本文主要综述了GAN在医学图像处理中的应... 近年来,研究人员将众多领域方法引入到医学图像处理中。经过不断改进,医学图像处理算法的效果和效率均得到不同程度的提高。目前,生成式对抗网络(GAN)在医学图像处理领域中的应用研究发展迅速。本文主要综述了GAN在医学图像处理中的应用研究情况,介绍了GAN的基本概念,并从医学图像降噪、检测、分割、合成、重建和分类等六个方面对GAN应用研究的最新进展进行了归纳总结,最后对该领域中值得进一步研究的方向进行了展望。 展开更多
关键词 生成式对抗网络 医学图像 深度学习
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