深度学习驱动的多分类阿尔茨海默病脑MRI检测比较研究

本篇论文标题为《基于多分类的阿尔茨海默病脑MRI检测对比分析》,它探讨了在人工智能（AI）领域的一项重要研究，特别是在深度学习技术的支持下，对阿尔茨海默病（AD）进行早期诊断的方法。作者包括Azmain Kabir、Farishta Kabir、Md.AbuHasib Mahmud、Sanzida Alam Sinthia和S.M.Rakibul Azam，他们都是Brac University计算机科学与工程学院的学生，致力于通过本科毕业论文来满足计算机科学或计算机科学专业的学位要求。 论文的核心内容聚焦于利用脑部磁共振成像（MRI）数据进行多分类分析，这是一种针对阿尔茨海默病与其他神经退行性疾病（如轻度认知障碍等）的区分诊断策略。深度学习技术在这个过程中扮演关键角色，因为它能够处理复杂的数据结构，如MRI图像中的高维特征，从而提取潜在的模式和异常信息。 通过这种方法，研究者们旨在提高AD的早期识别准确率，因为早发现、早治疗对于减缓疾病进展至关重要。论文可能包含了卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）或其他深度学习模型的设计和实现，以及如何通过训练和验证集优化算法，以提高模型在不同MRI数据集上的性能。 此外，这篇论文还可能涵盖了实验设计部分，如数据预处理、特征选择、模型评估指标（如精确度、召回率和F1分数）的选择，以及对比分析不同分类模型的效果。作者可能讨论了在实际应用中面临的挑战，比如数据隐私保护和模型解释性，以及未来的研究方向，如结合其他生物标志物或利用更先进的模型架构来提升AD检测的准确性和鲁棒性。 在整个研究过程中，作者遵循了学术诚信原则，声明论文是他们独立完成的原创工作，未包含未经引用的第三方材料，也没有被用于其他学位申请。这份论文提交于2021年10月，体现了Brac University在AI和医疗影像分析领域的前沿研究，对于理解阿尔茨海默病的早期诊断方法以及深度学习技术在医疗领域的发展具有重要意义。