【摘 要】
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目的:利用深度学习Inception-V3模型对帕金森病人和正常人的静息态功能磁共振图像进行分类,以辅助临床诊断.方法:首先,利用3.0T Discovery MR 750W磁共振扫描仪采集帕金森病
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目的:利用深度学习Inception-V3模型对帕金森病人和正常人的静息态功能磁共振图像进行分类,以辅助临床诊断.方法:首先,利用3.0T Discovery MR 750W磁共振扫描仪采集帕金森病人和正常人的静息态功能磁共振图像;其次,利用MicroDicom软件对图像进行格式转换并进行数据增广处理;然后,利用迁移学习构建Inception-V3模型对图像进行分类.在固定模型其他参数不变的情况下,通过设置不同的数据集比例、学习率、批处理量和迭代次数,寻找最优的模型参数;最后,利用分类精度、损失值、ROC曲线及AUC值对模型进行评价.结果:在训练/验证/测试集比例为8:1:1,学习率为0.1,批处理量为100,迭代次数为50000时,获得了最好的分类结果,分类精度为92.8％,AUC值为0.912.结论:利用深度学习Inception-V3模型可以实现对帕金森病人和正常人的静息态功能磁共振图像的较好分类,为临床医生的早期诊断提供新的方法.
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