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在以下工作中，我们使用深度 BrainNet 卷积神经网络 (CNN) 的改进版本，该网络在阿尔茨海默病 (AD) 和轻度认知障碍 (MCI) 患者的扩散加权 MRI (DW-MRI) 纤维束成像连接组上进行训练，以更好地了解该疾病的结构连接组学。我们表明，使用相对简单的连接组 BrainNetCNN 对大脑图像进行分类和可解释的 AI 技术，可以强调与 AD 有关的大脑区域及其连接。结果表明，组间结构差异较大的连接区域也是先前 AD 文献中报道的区域。我们的研究结果支持了对结构连接组进行深度学习是一种强大的工具，可以利用来自扩散 MRI 纤维束成像的连接组内的复杂结构。据我们所知，我们的贡献是第一个应用于退行性疾病结构分析的可解释 AI 工作。关键词：结构连接组、扩散加权 MRI、深度学习、显著图、阿尔茨海默病
通过可解释的人工智能了解阿尔茨海默病的结构连通性
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