基于深度学习的帕金森病症早期诊断
在世界上, 约有七百万到一千万老年人正在承受着帕金森(Parkinson’s Disease, PD)疾病带来的困扰. 帕金森疾病是一种常见的神经系统变性疾病, 它的临床特征为震颤、强直、运动迟缓以及自主能力的下降. 其临床表现和多系统萎缩(Multiple System Atrophy, MSA)病症极为相似. 研究表明, 帕金森病症患者在确诊时, 往往已经到了无法挽回的境地, 所以对于帕金森病症能够区别于MSA病症并且得到早期诊断, 人们在不断探索新的方法. 随着大数据时代的到来, 深度学习在图像识别和分类方面取得了重大性突破. 所以, 本研究提出使用深度学习方法实现对帕金森疾病、多系统萎缩症和健康人群的诊断. 本数据来源北京301医院. 原始核磁共振图像(Magnetic Resonance Image, MRI)的处理得到北京301医院医生的指导. 本实验重点在于改进现有神经网络, 使其在医学图像识别和诊断中获得良好的效果. 本实验依据帕金森病症的病理特点提出了改进算法, 通过对比模型损失、准确率等指标获得了较好的实验结果.
帕金森病症、多系统萎缩症、深度学习、核磁共振图像、神经网络
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国家重点研发计划2016YFB0201404;国家自然科学基金91530324
2018-09-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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