TY - A2的塔,Dwarikanath盟——Cardenas-Pena大卫盟——Collazos-Huertas迭戈盟——Castellanos-Dominguez德国PY - 2016 DA - 2016/04/11 TI -集中内核对齐增强mri痴呆诊断神经网络Pretraining SP - 9523849六世- 2016 AB -痴呆是一个日益严重的问题,在全世界影响老年人。更准确的评价痴呆诊断可以帮助在医学检查。提出了几种方法计算机辅助痴呆诊断使用磁共振成像扫描来区分阿尔茨海默病(AD)患者或轻度认知障碍(MCI)和健康对照组(NC)。尽管如此,计算机辅助诊断是特别具有挑战性,因为异构和中间MCI的性质。我们地址自动痴呆诊断通过引入一个新的监督pretraining方法,利用人工神经网络(ANN)的复杂分类任务。建议初始化一个安基于线性预测来实现更多的歧视空间。这样的预测是通过最大化为中心内核对齐标准估计评估磁共振成像数据内核之间的关联矩阵和标签的目标矩阵。结果,进行线性嵌入允许占特性贡献最MCI阶级歧视。我们比较两个无监督的监督pretraining方法初始化方法(autoencoders和主成分分析)和2014年表现最好的四个分类方法 CADDementia挑战。因此,我们的建议优于所有基线(7%的分类精度和receiver-operating-characteristic曲线下的面积)它降低了类偏置。SN - 1748 - 670 - 2016/9523849 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2016/9523849——摩根富林明——计算和数学方法在医学PB - Hindawi出版公司KW - ER