Accurate diagnosis and prognosis of Alzheimer's disease are crucial to develop new therapies and reduce the associated costs. Recently, with the advances of convolutional neural networks, methods have been proposed to automate these two tasks using structural MRI. However, these methods often suffer from lack of interpretability, generalization, and can be limited in terms of performance. In this paper, we propose a novel deep framework designed to overcome these limitations. Our framework consists of two stages. In the first stage, we propose a deep grading model to extract meaningful features. To enhance the robustness of these features against domain shift, we introduce an innovative collective artificial intelligence strategy for training and evaluating steps. In the second stage, we use a graph convolutional neural network to better capture AD signatures. Our experiments based on 2074 subjects show the competitive performance of our deep framework compared to state-of-the-art methods on different datasets for both AD diagnosis and prognosis.


翻译:对阿尔茨海默氏病的准确诊断和预测对于发展新疗法和降低相关成本至关重要。最近,随着神经神经网络的进化,提出了利用结构性磁共振使这两项任务自动化的方法。然而,这些方法往往缺乏可解释性、概括性,在性能方面可能受到限制。在本文件中,我们提出了一个旨在克服这些限制的新颖的深层次框架。我们的框架由两个阶段组成。在第一阶段,我们提出一个深层次的分级模式,以提取有意义的特征。为了提高这些特征的稳健性,我们提出了针对域变换的创新性集体人工智能战略。在第二阶段,我们使用图表性神经网络更好地获取自动签名。我们基于2074年主题的实验显示了我们深层次框架的竞争性表现,与关于自动诊断和预测性病的不同数据集的最新方法相比。

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神经网络(Neural Networks)是世界上三个最古老的神经建模学会的档案期刊:国际神经网络学会(INNS)、欧洲神经网络学会(ENNS)和日本神经网络学会(JNNS)。神经网络提供了一个论坛,以发展和培育一个国际社会的学者和实践者感兴趣的所有方面的神经网络和相关方法的计算智能。神经网络欢迎高质量论文的提交,有助于全面的神经网络研究,从行为和大脑建模,学习算法,通过数学和计算分析,系统的工程和技术应用,大量使用神经网络的概念和技术。这一独特而广泛的范围促进了生物和技术研究之间的思想交流,并有助于促进对生物启发的计算智能感兴趣的跨学科社区的发展。因此,神经网络编委会代表的专家领域包括心理学,神经生物学,计算机科学,工程,数学,物理。该杂志发表文章、信件和评论以及给编辑的信件、社论、时事、软件调查和专利信息。文章发表在五个部分之一:认知科学,神经科学,学习系统,数学和计算分析、工程和应用。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/nn/
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