【摘 要】
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阿尔兹海默症(AD)的早期检测与发现具有重要的临床和社会意义。由于AD患者的功能性脑网络拓扑性质存在异常变化,并且不同表型类型人群中阿尔兹海默症的患病率也存在着较大差
【机 构】
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东北大学医学与生物信息工程学院,沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司,沈阳理工大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金(61806048),沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司开放课题基金(NRIHTOP1802),东北大学博士后基金(20190321)。
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阿尔兹海默症(AD)的早期检测与发现具有重要的临床和社会意义。由于AD患者的功能性脑网络拓扑性质存在异常变化,并且不同表型类型人群中阿尔兹海默症的患病率也存在着较大差异,因此将脑网络特征和表型信息结合构建训练特征,用于阿尔兹海默症不同阶段的分类。同时,图卷积神经网络(GCN)分类方法被证明是目前对图数据学习任务的最佳选择,因此将GCN应用到AD的分类研究中,完成对健康对照(CN)、早期轻度认知障碍(EMCI)、晚期轻度认知障碍(LMCI)和AD等4种类型的分类。采用群体图卷积神经网络的基本框架,对ADNI
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