基于3D-PCANet的阿尔兹海默病辅助诊断

深度学习在医疗辅助诊断上发挥着越来越重要的作用。然而,深度学习在辅助诊断的过程中,常常会遇到数据标签不足的问题。研究了以非监督深度学习的思想来解决数据标签不足的问题,提出了一种非监督学习方法——3D-PCANet,以对阿尔兹海默病症的MRI图像进行计算机的辅助诊断。该方法使用三维的MRI图像作为数据源。实验结果显示,3D-PCANet算法在阿尔兹海默病诊断中实现了良好的分类效果。