用于阿尔茨海默病早期检测的脑结构分级图
计算机视觉与模式识别
2018-07-10 v1 机器学习
机器学习
摘要
阿尔茨海默病是最常见的痴呆症，会导致不可逆的神经退行性过程。迄今为止，受试者在确诊时已出现明显的脑结构改变。因此，尽管任务艰巨，该痴呆症的更早期诊断至关重要。近来，许多研究提出了用于阿尔茨海默病早期检测的生物学标志物。其中一些提出了基于受试者间相似性的方法，而其他方法则探究了利用受试者内变异性的框架。本工作中，我们提出了一种新颖的框架，在高效的脑结构分级图中结合了上述两类方法。随后，我们证明了所提方法相较于最先进方法（SOTA）具有竞争性性能。
引用
@article{arxiv.1807.03173,
title = {Graph of brain structures grading for early detection of Alzheimer's disease},
author = {Kilian Hett and Vinh-Thong Ta and Jose Vicente Manjon and Pierrick Coupé},
journal= {arXiv preprint arXiv:1807.03173},
year = {2018}
}