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Deep Multi-Modal Discriminative and Interpretability Network for Alzheimer’s Disease Diagnosis

用于阿尔茨海默病诊断的深度多模态判别和可解释网络

基本信息

DOI：
10.1109/tmi.2022.3230750
发表时间：
2022-12
期刊：
IEEE Transactions on Medical Imaging
影响因子：
10.6
通讯作者：
Daoqiang Zhang
中科院分区：
工程技术1区
文献类型：
--
作者： Qi Zhu;Bingliang Xu;Jiashuang Huang;Heyang Wang;Ruting Xu;Wei Shao;Daoqiang Zhang研究方向： -- MeSH主题词： --
关键词： --
来源链接：pubmed详情页地址

文献摘要

Multi-modal fusion has become an important data analysis technology in Alzheimer’s disease (AD) diagnosis, which is committed to effectively extract and utilize complementary information among different modalities. However, most of the existing fusion met
多模态融合已成为阿尔茨海默病（AD）诊断中一项重要的数据分析技术，它致力于有效地提取和利用不同模态之间的互补信息。然而，大多数现有的融合方法……
参考文献（49）
被引文献（13）
Deep Multi-View Subspace Clustering With Unified and Discriminative Learning
具有统一和判别学习的深度多视图子空间聚类
DOI：
10.1109/tmm.2020.3025666
发表时间：
2021
期刊：
IEEE Transactions on Multimedia
影响因子：
7.3
作者：
Qianqian Wang;Guoshuai Zhao;Quanxue Gao;Licheng Jiao;Jiafeng Cheng
通讯作者：
Jiafeng Cheng
Audio-Oriented Multimodal Machine Comprehension via Dynamic Inter- and Intra-modality Attention
DOI：
10.1609/aaai.v35i14.17548
发表时间：
2021-05
期刊：
影响因子：
0
作者：
Zhiqi Huang;Fenglin Liu;Xian Wu;Shen Ge;Helin Wang;Wei Fan;Yuexian Zou
通讯作者：
Zhiqi Huang;Fenglin Liu;Xian Wu;Shen Ge;Helin Wang;Wei Fan;Yuexian Zou
Deep Hyperalignment
DOI：
发表时间：
2017-10
期刊：
ArXiv
影响因子：
0
作者：
Muhammad Yousefnezhad;Daoqiang Zhang
通讯作者：
Muhammad Yousefnezhad;Daoqiang Zhang
Predicting Alzheimer's disease progression using multi-modal deep learning approach
DOI：
10.1038/s41598-018-37769-z
发表时间：
2019-02-13
期刊：
SCIENTIFIC REPORTS
影响因子：
4.6
作者：
Lee, Garam;Nho, Kwangsik;Fargher, Kristin
通讯作者：
Fargher, Kristin
Multi-modal AD classification via self-paced latent correlation analysis
通过自定进度潜在相关分析进行多模式 AD 分类
DOI：
10.1016/j.neucom.2019.04.066
发表时间：
2019-08
期刊：
Neurocomputing
影响因子：
6
作者：
Qi Zhu;Ning Yuan;Jiashuang Huang;Xiaoke Hao;Daoqiang Zhang
通讯作者：
Daoqiang Zhang

数据更新时间：{{ references.updateTime }}

关联基金

面向癌症预后预测的基因影像学分析方法研究
批准号：
61902183
批准年份：
2019
资助金额：
26.0
项目类别：
青年科学基金项目
Daoqiang Zhang
通讯地址:
--
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电子邮件地址：
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