深度学习在老年痴呆检测中的应用：数据集综述

本文主要是介绍深度学习在老年痴呆检测中的应用：数据集综述，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

深度学习在老年痴呆检测中的应用：数据集综述

引言

老年痴呆（Alzheimer’s Disease, AD）是一种神经退行性疾病，主要影响老年人，导致记忆力、认知能力和行为的逐步衰退。早期检测和诊断对于延缓疾病进展、提高患者生活质量至关重要。近年来，深度学习技术在医学影像分析和疾病预测方面展现了巨大的潜力。本文将综述用于老年痴呆检测的常用数据集及其特点，并探讨深度学习在该领域的应用。

常用数据集

1. Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI)

   • 简介: ADNI是一个旨在开发、验证和优化AD早期检测和监测方法的全球合作项目。该数据集包含多模态数据，包括MRI、PET影像、基因数据和临床数据。
   • 数据量: 数千名受试者的多模态数据。
   • 应用: 主要用于影像数据的分类、分割和疾病进展预测。

2. OASIS (Open Access Series of Imaging Studies)

   • 简介: OASIS提供了跨年龄段的健康和痴呆受试者的MRI数据。
   • 数据量: OASIS-1包含416名受试者的跨年龄段数据，OASIS-3包含1098名受试者的数据。
   • 应用: 用于影像分析、脑结构变化研究和疾病分类。

3. MIRIAD (Minimal Interval Resonance Imaging in Alzheimer’s Disea

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