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针对阿尔茨海默病检测的数据集

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简介：
本数据集专为阿尔茨海默病早期检测设计，包含大量神经影像学及临床信息，旨在支持科研人员开发高效诊断工具与算法。 这个数据集旨在帮助检测阿尔茨海默病的进展。它包含了100人的MRI图像作为训练数据以及35人的图像作为测试数据，所有图片都是为患有老年痴呆症的人拍摄的，并且这些图像是经过海马腺分割处理的。

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  • 针对阿尔茨海默病检测的数据集
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    本数据集专为阿尔茨海默病早期检测设计，包含大量神经影像学及临床信息，旨在支持科研人员开发高效诊断工具与算法。 这个数据集旨在帮助检测阿尔茨海默病的进展。它包含了100人的MRI图像作为训练数据以及35人的图像作为测试数据，所有图片都是为患有老年痴呆症的人拍摄的，并且这些图像是经过海马腺分割处理的。
     
  • 阿尔茨海默病数据集.zip
    优质
    该资料包包含阿尔茨海默病相关的研究数据集，包括患者医学影像、临床试验结果和生物标志物信息等，旨在促进对该疾病的深入研究与诊断技术的发展。 MRI分割图像数据是由手工从不同网站收集的，并且每个标签都经过验证确认。该数据集包含由MRI影像组成的各类内容。它包括四类图像：轻度痴呆、中度痴呆、非痴呆以及重度痴呆，分别用于训练和测试目的。
     
  • 阿尔茨海默病的核磁共振数据集
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    本数据集包含了用于研究阿尔茨海默病患者的高质量核磁共振影像资料，旨在辅助科研人员深入探究该疾病的病理机制及发展进程。 这个数据集包含四种标签的阿尔茨海默病脑核磁共振图片：无、轻度、中度和重度。共有6400张图片，来源多样，是通过网络整理收集而来。该数据集适合新手学习并进行实践操作。
     
  • 阿尔茨海默病分类
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    阿尔茨海默病分类主要依据病情严重程度及症状表现进行划分，包括轻度、中度和重度阶段。不同阶段治疗与护理重点各异，深入理解有助于患者获得更适宜的照护。 老年痴呆症分类圣克拉拉大学高级设计项目2020-2021的资料库贡献者包括切尔西·费尔南德斯（Chelsea Fernandes）、艾尤西·库马尔（Aiyushi Kumar）以及什里亚·文卡特（Shreya Venkatesh）。我们从ADNI获取数据，并对其进行预处理以供模型使用。完成的工作如下： - 平均认知测试数据的转换 - 合并各种CSV文件 - 规范化合并后的数据 在数据分析阶段，为了确定哪些功能可以从我们的数据集中删除，我们进行了以下操作： - 绘制直方图 - 为每个特征绘制箱线图 - 使用k倍交叉验证进行模型评估
     
  • 阿尔茨海默病图像数据集 含有训练集与测试集
    优质
    该数据集专为阿尔茨海默病研究设计，包含用于训练和测试的人脑影像资料，助力于疾病的早期诊断与科研进展。 阿兹海默症图像数据集包含训练集和测试集，可用于进行深度学习的图像分类任务。
     
  • 阿尔茨海默病项目: Alzheimer Disease
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    阿尔茨海默病项目致力于研究和理解这种导致痴呆症的主要原因。通过全球合作，该项目推动药物研发、早期诊断及改善患者生活质量的创新方法。 这是我在约翰霍普金斯大学进行的阿尔茨海默病项目的一部分，与我的统计学硕士学位相关联。该项目旨在为阿尔茨海默病提供聚合生物标志物（ADPS），我们通过执行三项任务来评估其性能。 - ADNI_Data_Generator.R：生成ADNI数据集的代码 - ADNI_Data_Generator_New.R：用于改进生成ADNI数据集的代码 - PPMI_Process_Data.R：生成PPMI数据集的代码（这是一个副项目） 此外，还有以下任务相关的脚本： - 分类.R：预测从轻度认知障碍（MCI）到阿尔茨海默病（AD）的转换（任务1） - sample_size.R：样本大小计算（任务2） - cox.R：Cox比例风险模型（任务3）
     
  • 科大讯飞_阿尔茨海默病预测竞赛复赛数据集.zip
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    此ZIP文件包含科大讯飞举办的阿尔茨海默病预测竞赛复赛阶段的数据集，内含用于训练模型以预测该疾病发展的各类患者信息和医学检测结果。 我们使用数据为主试和被试之间的对话文本以及通过工具转换后的音频数据来构建模型，以识别阿尔茨海默病患者（AD）、正常人（CTRL）及轻度认知障碍者（MCI）。
     
  • 基于深度神经网络的阿尔茨海默病检测方法
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    本研究提出了一种利用深度神经网络技术进行阿尔茨海默病早期检测的方法，旨在通过先进的机器学习模型提高诊断准确率。 本研究项目旨在通过深度学习技术在患者中检测阿尔茨海默病，以期实现早期诊断并促进及时治疗，从而减缓病情发展。我们采用三种不同的架构进行深度神经网络的训练：LeNet-5、转移学习及视频分类方法。 数据集由用于识别阿尔茨海默病（AD）、轻度认知障碍（MCI）和正常人的nii格式文件组成，分别存储在各自的目录下。每个.nii文件包含四维的数据结构。为便于后续模型处理，我们编写了预处理脚本以将这些4D数据转换成2D或3D形式。 项目的代码依据不同架构被分类放置于相应的子文件夹中，并且整个实验环境基于Amazon Web Services (AWS) 的深度学习实例进行部署与运行操作说明如下： 1. 访问EC2控制台 ...（其余步骤略）
     
  • 基于Unet的阿尔茨海默病病灶分割模型.pdf
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    本文提出了一种基于Unet架构的深度学习模型，专门用于阿尔茨海默病脑部图像中病灶区域的精确分割。通过优化网络结构和损失函数，该模型能够有效提升病灶检测准确性和鲁棒性，在医学影像分析领域具有重要应用价值。 本段落档介绍了基于Unet的阿尔茨海默病病灶分割模型的研究与应用。通过使用深度学习技术中的Unet架构，该研究旨在提高对阿尔茨海默病患者脑部图像中病变区域的识别精度和效率。研究表明，优化后的Unet模型在处理医学影像数据时表现出色，能够有效区分正常组织与患病区域，为临床诊断提供了有力支持。
     
  • 阿尔茨海默病的鉴别与分类：MATLAB开发视角
    优质
    本文从MATLAB开发角度探讨了阿尔茨海默病的鉴别与分类方法，旨在利用先进的数据分析技术提升疾病诊断准确性。 阿尔茨海默病的识别与分类有任何质疑，请发送邮件至 josembin@gmail.com。