基于ResNet优化模型的阿尔茨海默症识别——深度学习课程设计.zip

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：ZIP

简介：
本项目运用深度学习技术，通过优化ResNet模型，旨在提高对阿尔茨海默症早期诊断的准确性。包含数据预处理、模型训练及评估等内容，适用于教学与研究。【项目资源】：包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据及课程资源等多种技术项目的源码。包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java 以及 Python等语言和技术的项目源码。【项目质量】：所有提供的源代码都经过严格测试，确保可以直接运行。功能在确认正常工作后才上传发布。【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。这些资源可以作为毕业设计、课程设计、大作业及工程实训的参考材料，也可用于初期项目立项。【附加价值】：项目具有较高的学习借鉴价值，可以直接拿来修改复刻。对于有一定基础或热衷于研究的人来说，在这些基础代码上进行修改和扩展以实现其他功能是非常有帮助的。【沟通交流】：如果您在使用过程中遇到任何问题，请随时与我们联系。我们会及时回复并提供必要的解答。鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

基于ResNet优化模型的阿尔茨海默症识别——深度学习课程设计.zip

优质

本项目运用深度学习技术，通过优化ResNet模型，旨在提高对阿尔茨海默症早期诊断的准确性。包含数据预处理、模型训练及评估等内容，适用于教学与研究。【项目资源】：包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据及课程资源等多种技术项目的源码。包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java 以及 Python等语言和技术的项目源码。【项目质量】：所有提供的源代码都经过严格测试，确保可以直接运行。功能在确认正常工作后才上传发布。【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。这些资源可以作为毕业设计、课程设计、大作业及工程实训的参考材料，也可用于初期项目立项。【附加价值】：项目具有较高的学习借鉴价值，可以直接拿来修改复刻。对于有一定基础或热衷于研究的人来说，在这些基础代码上进行修改和扩展以实现其他功能是非常有帮助的。【沟通交流】：如果您在使用过程中遇到任何问题，请随时与我们联系。我们会及时回复并提供必要的解答。鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。

基于GNN的图深度学习在阿尔兹海默症（AD）预测中的应用

优质

本研究探索了利用图神经网络进行深度学习的方法，在阿尔茨海默病预测中取得显著成果，为早期诊断和治疗提供了新的可能。想要使用GNN简单建立分类模型来预测阿尔兹海默症患者。

【毕业设计】基于深度学习的阿尔茨海默病早期诊断辅助系统的设计与实现.zip

优质

本项目旨在开发一种基于深度学习技术的辅助系统，用于阿尔茨海默病的早期诊断。通过分析医学影像数据和临床指标，该系统能够提供准确的预测结果，有助于疾病的早发现、早治疗。基于深度学习的阿兹海默症早期诊断辅助系统设计与实现 ### 系统启动说明： 1. 打开Pycharm，导入该项目，并安装Tensorflow、keras、Flask等需要的包（命令行安装）； 2. 运行ADMS项目下的app.py文件。运行成功后会出现一个URL，在浏览器中打开该链接会自动跳转到系统登录首页。 3. ADMS/app 文件夹下： - create_db.py：增删改查表命令 - models.py：创建数据库表项 - views.py：在该项目中暂时没有用到的文件（ExpertPush.py）用于导入专家用户信息 4. ADMS/Model 文件夹放置的是训练好的模型，包含两种需要进行联合预测的模型。 5. ADMS/Pred 文件夹： - HipvoluSum.py: 获得预测得到标签中的海马体体积 - ImagCrop..py：对用户输入的图像进行分割处理 - SinglePrediction.py：加载预训练模型，对单张图片做预测，并生成预测结果文件 6. ADMS/static 文件夹放置的是Web系统所需要的css、js以及上传的MRI影像、诊断报告等。 7. ADMS/templates 文件夹中存放了系统的前端HTML页面。 ### 系统使用说明： #### 普通用户功能 1. 注册：首次访问需选择普通用户角色，填写不重复的ID、密码、姓名、性别和出生日期后提交。系统会检查信息是否符合规范。 2. 登录：注册成功后点击登录按钮输入正确的用户名和密码即可进入首页查看可执行的操作。 3. 上传MRI影像：通过界面选择需要诊断的图像并上传，然后确认提交以保存到数据库中。 4. 提交诊断申请：当用户完成某张MRI影像的上传操作之后可以提出新的诊断请求。若该MRI已存在未完成或正在进行中的申请，则不允许重复提交。 5. 查看结果：一旦获得专家反馈意见和结论后可在系统内查看相关报告与建议。 6. 历史记录对比：多次使用系统的用户可看到自己过往的检查数据，并通过图表形式进行比较分析。 7. 个人信息管理：个人资料可以随时更新，但ID字段固定不可更改。 #### 专家用户功能 1. 登录：选择角色为专家用户, 输入工号及初始密码验证成功后进入系统首页查看权限范围内的操作项。 2. 修改诊断结果：在审核通过的病例中进行专业修正并上传新的报告文件，保持原预测文档名称不变以确保唯一性。 3. 上报诊断结论：完成修订工作之后提交最终意见供患者参考使用。 4. 提交入职申请：希望长期服务于该平台的专业人士可根据提示填写相关资料提出正式加入请求。一旦通过审核将享有个人成就展示区等特权功能，包括积分、排名和薪资标准的计算依据。 #### 共同选项 - 联系我们: 用户可以利用页面提供的联系方式与开发团队沟通任何关于系统使用的问题或建议。

基于Unet的阿尔茨海默病病灶分割模型.pdf

优质

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。

基于深度神经网络的阿尔茨海默病检测方法

优质

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）

利用MRI和3D ResNet-18模型检测阿尔茨海默病：基于MRI图像的ResNet-18模型应用研究...

优质

本研究探讨了使用MRI与3D ResNet-18深度学习模型诊断阿尔茨海默病的有效性，通过分析MRI图像数据，旨在提高疾病早期检测率。该模型利用基于磁共振成像（MRI）的ResNet-18架构来检测阿尔茨海默病（AD）。我们提出了一种方法，在3D卷积神经网络中运用迁移学习，从而将2D图像数据集（如ImageNet）的知识迁移到3D MRI数据集中。为构建3D ResNet-18模型，先将2D ResNet-18中的二维滤波器在第三维度上扩展成三维滤波器，并对其他层进行相应调整以适应新的过滤器设置。整个MRI图像被用于训练该3D ResNet-18模型，以便为每个个体做出诊断。实验结果显示，在我们的ADNI数据集上使用迁移学习技术可以显著提高阿尔茨海默病检测系统的准确性。具体而言，这种方法实现了96.88%的准确率、100%的灵敏度和93.75%的特异性。目前文件夹中包含了一些示例图像。若要访问更多图像，则需要向ADNI申请（注意：原文有提及需通过特定途径获取额外数据）。

阿尔茨海默病分类

优质

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

基于机器学习的阿尔茨海默病分期分类.pdf

优质

本研究利用机器学习技术对阿尔茨海默病的不同阶段进行准确分类，旨在提高早期诊断和个性化治疗的效果。文中详细探讨了多种算法的应用及评估。本段落档探讨了利用机器学习技术对阿尔茨海默病的疾病进程进行分类的方法。通过分析相关的生物标志物数据和其他临床指标，研究者开发了一种能够准确预测患者病情进展阶段的模型。这一方法有助于早期诊断及个性化治疗方案的设计，为改善患者的护理质量提供了新的途径。

毕业设计&课程设计——基于深度学习的阿兹海默症早期诊断辅助系统的开发与实现.zip

优质

本项目旨在通过深度学习技术开发阿尔茨海默病早期诊断辅助系统，利用患者的医学影像数据进行训练和测试，以提高疾病早期检测率。该项目是针对毕业设计或课程设计的一个实践案例，主要聚焦于利用深度学习技术开发一个阿兹海默症（Alzheimers Disease, AD）早期诊断辅助系统。这种神经退行性疾病通常表现为记忆力减退及认知功能障碍，严重时可能导致失智。鉴于早期诊断对于延缓病情发展的重要性，以及深度学习在医疗图像分析和疾病预测中的强大潜力，本项目旨在探索该技术的应用。深度学习是机器学习的一个分支领域，它模仿人脑神经网络的工作原理，并通过多层非线性变换对数据进行建模。在这项研究中，我们可能应用深度学习处理医学影像资料（如MRI或PET扫描），以识别与阿兹海默症相关的生物标志物。具体技术包括： 1. 卷积神经网络（CNNs）：在图像识别和分析方面表现出色的卷积神经网络可以自动提取图像特征。对于医疗影像，它们能够发现大脑结构的变化，例如灰质萎缩或淀粉样蛋白沉积等阿兹海默症的症状。 2. 长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）：这些递归神经网络适用于处理时间序列数据如病人的临床随访记录。在此项目中，它们可以用来分析病人认知测试分数的长期趋势以辅助诊断。 3. 深度信念网络（DBNs）或自编码器（Autoencoders）：这两种模型可用于无监督预处理、减少维度并发现潜在结构，从而提高模型性能。 4. 集成学习（Ensemble Learning）：通过结合多个预测结果可以提升整个系统的准确性和稳定性。 5. 数据增强技术：为解决医疗数据获取受限的问题，我们可以通过旋转、翻转和缩放等手段增加训练集的多样性，并防止过拟合现象的发生。 6. 验证与评估方法：我们将使用交叉验证来测试模型性能并采用ROC曲线、AUC值以及精确度、召回率和F1分数作为评价指标。 7. 可解释性人工智能（XAI）探索：除了预测功能外，项目还致力于研究如何解析深度学习算法的决策过程以增强医生对诊断结果的信任感。该项目的主要挑战包括数据收集与预处理工作、模型选择及训练优化等问题。在实施过程中还需要关注隐私保护、伦理问题以及确保系统的可部署性等关键因素。这是一项结合了深度学习技术、医学影像分析和临床数据分析的综合性研究，对于理解和应用这些前沿科技具有重要意义。