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GL-ICNN：一种用于阿尔茨海默病诊断和预测的端到端可解释卷积神经网络
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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
本研究提出了一种结合卷积神经网络与可解释增强机器的新模型，旨在解决深度学习在阿尔茨海默病诊断中的可解释性不足问题，并提供可解释的特征重要性度量。
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关键要点
- 本研究提出了一种新模型，结合卷积神经网络与可解释增强机器。
- 该模型旨在解决深度学习在阿尔茨海默病诊断中的可解释性不足问题。
- 模型能够进行阿尔茨海默病的预测。
- 提供可解释的特征重要性度量。
- 实现了在临床实践中更好的应用。
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