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一种可复现的带有双注意力模块的三维卷积神经网络（3D-DAM）用于阿尔茨海默氏病分类

💡 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要

本研究旨在提高机器学习在临床实践中的可靠性，以阿尔茨海默病检测为例，研究了不同的数据增强技术和模型复杂度对整体性能的影响。通过数据增强和模型复杂度的综合效应，准确率的预测性能变化高达 10%。最佳模型（8 个卷积层、架构 B）在交叉验证折数和训练试验中最稳定，在测试集和外部测试集上表现出色。

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标签

临床实践 卷积 数据增强 机器学习 模块 模型复杂度 神经网络 阿尔茨海默 阿尔茨海默病
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