| 基于智能影像基因组学技术的阿尔茨海默病预测进展 |
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| 作者姓名： | 姚旭峰 袁增贝 卜溪溪 |
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| 作者单位： | 上海健康医学院医学影像学院,上海201318;上海健康医学院医学影像学院,上海201318;上海理工大学医疗器械与食品学院,上海200093 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金面上项目（61971275）;国家自然科学基金重点项目（81830052）;国家重点研发计划（2020YFC2008700） |
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| 摘 要： | 阿尔茨海默病（AD）起病隐匿,目前尚无有效控制病情进展以及治疗的药物或方法。在其发病轻度认知功能障碍阶段早期预测进行干预,则能有效控制其病程。从基于脑影像组学特征的AD早期临床诊断、基于人工智能影像组学技术的AD早期预测两个方面综述了AD的早期诊断与预测研究进展,提出结合多模脑核磁共振影像特征和组学特征,在深度学习的框架下,将影像学和基因组学联系在一起,构造高分类与预测性能的深度学习模型,可为AD早期筛查并干预提供支持。
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| 关 键 词： | 影像基因组学 人工智能 阿尔茨海默病 |
| 收稿时间： | 2020-04-08 |
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