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使用无监督的
摘要：阿尔茨海默氏病（AD）是一种进行性脑部疾病，是一种非常常见的痴呆症形式。神经影像学技术，例如磁共振成像（MRI），可产生大脑的详细3维图像，显示淀粉样蛋白沉积物的见解和作为疾病标志物的炎症改变。使用MRI的AD早期诊断为患者提供了一个很好的机会，可以通过阻止神经细胞的丧失来防止脑部恶化。本文探讨了无监督的聚类方法的使用来早期诊断AD。尽管使用分类技术来识别医疗疾病非常常见，但标记数据的缺乏或不准确性可能会产生问题。在这项工作中，使用基于体素的形态计量学（VBM）特征在MRI图像中提取的特征进行比较。还将选择某些兴趣的某些地方区域（ROI）与全球全脑分析进行了比较。结果表明，所提出的方法可以以76％的精度对AD进行早期诊断。关键词：无监督的学习，聚类，K-均值，K-米类动物，感兴趣的区域（ROI），阿尔茨海默氏病，磁共振成像（MRI）。1。介绍2018年，据报道，全世界有五千万人患有痴呆症。到2050年，这个数字预计将达到1.52亿人[1]。大约有68％的增加，据信属于埃及等低收入和中等收入国家[2]。阿尔茨海默氏病（AD）是一种进行性脑部疾病
“桥梁——预防痴呆症或治疗阿尔茨海默症”
临床医生评估患者认知状态的实用方法。M. Folstein、S. Folstein 和 P. McHugh，《精神病学研究杂志》，1975 年，1，189-198。《国际老年精神病学杂志》。13 (5)，第 285-294 页，1998 年 5 月。
光电子学与先进材料 — 快速通讯 第 11 卷，第 9-10 期，2017 年 9 月 -10 月，第 534 - 539 页 光电机载综合检测概率及评估方法 金郭 a,b,* ，张胜兵 a ，邱郑 c
针对机载光电系统探测性能难以评估的问题，本文提出了一种红外与微光传感器目标信息融合检测概率的定量计算方法，从目标与背景的辐射特性、探测器的传输特性和成像特性3个方面分析了影响目标检测概率的因素，建立了目标信息融合检测概率计算模型，基于模糊贝叶斯网络理论，根据机载光电传感器目标特点及威胁效果，给出了目标威胁评估的模糊贝叶斯网络模型。实验结果表明，当融合质量因子小于1时，融合图像的质量与源图像相比有所下降；通过贝叶斯网络算法得到了目标威胁，对威胁评估过程的仿真证明了模型的有效性和结果的可靠性。所提出的方法可以计算机载光电系统图像融合的目标检测概率，并对目标威胁进行评估。 （2017年3月30日收到；2017年10月10日接受）关键词：目标信息融合，检测概率，威胁评估，机载光电