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摘要 - 基于卷积神经网络（CNN）的深度学习方法显示，基于成像数据，基于成像数据的痴呆症的早期和准确诊断的早期和准确诊断都很大。但是，这些方法尚未在临床实践中被广泛采用，这可能是由于深度学习模型的解释性有限。可解释的提升机（EBM）是玻璃框模型，但无法直接从输入成像数据中学习功能。在这项研究中，我们提出了一个可解释的新型模型，该模型结合了CNN和EBM，以诊断和预测AD。我们制定了一种创新的培训策略，该策略将CNN组件作为功能提取器和EBM组件作为输出块而交替训练CNN组件，以形成端到端模型。该模型将成像数据作为输入，并提供预测和可解释的特征重要性度量。我们验证了有关阿尔茨海默氏病神经影像学计划（ADNI）数据集的拟议模型，以及Health-Ri Parelsnoer神经疾病生成疾病生物库（PND）作为外部测试集。所提出的模型以AD和对照分类为0.956的面积为0.956，预测轻度认知障碍（MCI）在ADNI队列上进行AD的预测为0.694。所提出的模型是与其他最先进的黑盒模型相当的玻璃盒模型。我们的代码可在以下网址提供：https：//anonymon.4open.science/r/gl-icnn。索引术语 - Alzheimer氏病，MRI，深度学习，转换神经网络，可解释的提升机器，明显的人工智能
gl-icnn：端到端解释的卷积...
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