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阿尔茨海默病 (AD) 是一种神经退行性疾病，会对包括海马体在内的多个大脑区域造成不可逆的损害，从而导致认知、功能和行为受损。早期诊断该疾病将减少患者及其家属的痛苦。为了实现这一目标，在本文中，我们提出了一种孪生卷积神经网络 (CNN) 架构，该架构采用三重态损失函数将输入的 MRI 图像表示为 k 维嵌入。我们使用预训练和非预训练的 CNN 将图像转换到嵌入空间。这些嵌入随后用于阿尔茨海默病的四向分类。使用 ADNI 和 OASIS 数据集测试了模型有效性，准确率分别为 91.83% 和 93.85%。此外，将获得的结果与文献中提出的类似方法进行了比较。
使用深度神经网络对阿尔茨海默病进行四向分类...
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