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摘要：人们已经分析了许多神经系统疾病和描绘病理区域，并且借助磁共振成像 (MRI) 研究了大脑的解剖结构。尽早识别阿尔茨海默病 (AD) 患者非常重要，这样才能采取预防措施。对分段 MRI 的组织结构进行详细分析可以更准确地对特定脑部疾病进行分类。已经提出了几种复杂程度各异的用于诊断 AD 的分割方法。使用深度学习方法对大脑结构进行分割和对 AD 进行分类已引起人们的关注，因为它可以在大量数据上提供有效的结果。因此，与最先进的机器学习方法相比，深度学习方法现在更受青睐。我们旨在概述当前基于深度学习的分割方法，以便定量分析大脑 MRI 以诊断 AD。本文将介绍如何使用卷积神经网络架构分析大脑解剖结构和诊断 AD，讨论脑部 MRI 分割如何改善 AD 分类，描述最先进的方法，并使用公开可用的数据集总结其结果。最后，我们将深入了解当前的问题，并讨论构建 AD 计算机辅助诊断系统的未来可能研究方向。
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