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摘要阿尔茨海默氏病（AD）是一种退化性，无法治愈的神经系统疾病，逐渐损害了认知能力。广告影响着全球数百万的人。活检方法是识别AD的最可靠方法，但它有机会造成无法弥补的伤害。活检有许多非侵入性替代品，可用于诊断AD而没有过高的风险。这些替代方案之一包括计算机辅助的诊断系统，该系统能够鉴定出脑部障碍疾病/疾病。本文使用具有四个不同类别的大脑的磁共振成像扫描来创建一个模型来检测AD。作为研究数据的基础，开放源OASIS数据集被分为80％的培训集和20％的测试集。数据集由中等广告，轻度AD，非常轻度的AD和非AD扫描组成。使用五种不同的卷积神经网络方法进行分类。Densenet-121，Resnet-50，Resnet-18和Alexnet方法的检测精度分别为90.5％，95.1％，88.4％和70.5％。有效网络-7方法未能识别许多AD的情况。
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