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摘要
阿尔茨海默病(AD)是一种发病进程缓慢、随着时间不断恶化的神经退化性疾病，在老龄化的趋势下，AD患者数量日渐增加。因此，如何对其予以早期精准诊断并进行正向干预是急需解决的问题。为提高计算机辅助诊断的效率，同时促进疾病的病理生理机制研究，提出了改进的基于SE模块二维双路径融合网络的分类方法，在网络中加入缩减系数模块，增加图片有用信息占比；对通道注意模块的权重函数重新设计，增大特征图间差异，联合二维双路径网络，增大网络倚重点，达到更好分类性能的同时，防止模型过拟合。使用ADNI数据集对AD、EMCI、NC进行二分类，实验表明所提出模型准确度相比于VGG和二维双路径融合模型分别提高了5.59%和8.11%,与其它先进方法进行比较验证了所提方法的可行性。
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