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摘要。随着世界正在经历人口增长，年龄在65岁及以上的老年人的一部分也以更快的速度增长。结果，预计未来几年患有阿尔茨海默氏病的痴呆症将迅速增加。目前，医疗保健系统需要准确检测该疾病以治疗和预防。因此，开发一个早期发现阿尔茨海默氏病以避免并发症的框架至关重要。为此，提出了基于机器学习（ML）和深度学习方法的新型框架，以检测阿尔茨海默氏病。尤其是，已经针对其定义准确性评估了不同的ML和DL算法的性能。实验结果表明，双向长期记忆（BILSTM）的表现优于91.28％的ML方法。此外，与现状的比较表明，我们的框架优于文献中提出的其他方法。
使用机器学习方法检测阿尔茨海默氏病
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