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AD 的症状包括行为紊乱、沟通障碍、识别障碍、认知障碍和记忆力减退。AD 会导致脑细胞死亡，从而引起认知能力、思维能力和记忆力丧失（Vaithinathan and Parthiban，2019 年）。AD 的进展速度因患者而异，但诊断率较低。AD 引起的行为障碍会损害患者的社会功能（Zhang et al.，2019 年）。AD 通常影响老年人，如果不及早治疗和发现，甚至会导致死亡。因此，及早发现 AD 对减缓其进展并降低死亡率至关重要（Yue et al.，2019 年；Ghazi et al.，2021 年；Ning et al.，2021 年）。近几十年来，多种脑成像技术（如计算机断层扫描、sMRI、正电子发射断层扫描、功能性 MRI 等）被用于 AD 的早期诊断（Puente-Castro 等人，2020 年；Chelladurai 等人，2023 年）。与其他脑成像技术相比，sMRI 图像提供有关异常脑区域的功能信息和补充结构信息（Liu 等人，2021 年）。简单和快速被认为是 Otsu 方法的众多优点中的两个。可以自动确定区分处理后图像的前景和背景部分的最佳阈值，从而无需对图像的先验知识。为了实现 AD 检测自动化，人们采用了多种机器学习模型，例如决策树、支持向量机 (SVM)、k 最近邻、XGBoost 等，但传统模型容易出现异常值和过拟合风险（Alqahtani 等人，2023 年；Ghosh 等人，2023 年）。另一方面，深度学习模型得到了研究人员的更多关注，并在医学成像、计算机视觉、图像处理和模式识别应用方面带来了显著的进步和改进（Venugopalan 等人，2021 年；Qu 等人，2023 年）。深度信念网络 (DBN) 通过利用监督学习和概率建模，比传统神经网络具有某些优势。它可以处理大量数据，并使用隐藏单元通过快速训练快速识别潜在的相关性。上述信息促使人们采用 DBN 模型以最短的执行时间检测 AD。本文的主要贡献如下：
使用 Otsu 阈值检测阿尔茨海默病...
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