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XDementNET：基于可解释注意力的深度卷积网络用于检测阿尔茨海默症进展的MRI数据
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种新型深度学习架构XDementNET，结合多残差块和空间注意力块，显著提高了阿尔茨海默症MRI分类的准确率，超过99%。该模型在多分类任务中表现优异，并具备良好的患者进展可解释性。
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关键要点
- 该研究提出了一种新型深度学习架构XDementNET。
- XDementNET结合了多残差块和空间注意力块。
- 该模型显著提高了阿尔茨海默症MRI分类的准确率，超过99%。
- XDementNET在多分类任务中表现优异。
- 该模型具备良好的患者进展可解释性。
- XDementNET持续优于现有方法。
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