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J Big Data：基于8万样本，严超赣团队研发AD脑影像深度学习判别器
来源：中科院心理所 ，作者严超赣研究组

近日，中国科学院行为科学重点实验室严超赣研究组在数据科学领域顶级期刊Journal of Big Data (IF=10.835)在线发表题为《基于85,721 个样本构建可实用的阿尔茨海默病脑影像深度学习判别器》的论文。

磁共振成像 (Magnetic Resonance Imaging, MRI) 是一种非侵入性的、无辐射的成像技术，被广泛的应用于脑损伤和脑肿瘤等疾病的临床诊断上。然而，针对阿尔茨海默病 (Alzheimer’s Disease, AD) 等无法直接依靠人眼判别的脑疾病，基于MRI的辅助诊断进展甚微。这是因为绝大多数AD分类算法使用了较少的训练数据，且数据往往来自少数几个站点，这意味着分类器在应用于其他陌生扫描仪/人群时泛化性和准确率会大大下降。为了解决这一问题，严超赣研究组基于迁移学习框架，使用一个样本量和多样性前所未有的磁共振脑影像数据集，建立了一个可实用的基于磁共振结构影像的AD分类器。