基于深度学习的阿尔兹海默症影像学分类研究进展
钱程一,王远军

Research Progress on Imaging Classification of Alzheimer’s Disease Based on Deep Learning
QIAN Chengyi,WANG Yuanjun
表2 各分类模型综合比较
Table 2 Performance comparison of different models
第一作者 分类任务 数据模态 数据集 测试方法 分类模型 准确率%
郁松[21] AD/HC sMRI 1015 HC
575 AD
1709 MCI
训练集60%
验证集20%
测试集20%
3D ResNet-101 97.425
Parmar[24] AD/HC fMRI 30 AD
30 HC
训练集60%
验证集20%
测试集20%
3D CNN 94.58
Bi[19] AD/HC
MCI/HC
AD/MCI
AD/HC/MCI
fMRI 118 AD
295 HC
335 MCI
五折交叉验证 RNN,ELM 91.3 (AUC)
80.5 (AUC)
82.4 (AUC)
84.7 (AUC)
Yi??i?T[20] AD/HC
MCI/HC
sMRI 训练集
30 AD
316 HC
70 MCI
测试集
46 AD+MCI
23 HC
/ 2D CNN 83
82
Punjabi[33] AD/HC PET
sMRI+PET
共1299 / 3D CNN 85.15
92.34
Zhang[49] AD/HC
pMCI/sMCI
sMRI 200 AD
231 HC
172 pMCI
232 sMCI
五折交叉验证 3D ResAttNet 91.3
82.1
Qiu[52] AD/HC sMRI+性别+年龄+MMSE / 训练集60%
验证集20%
测试集20%
FCN 96.8
Deng[28] AD/HC DTI+sMRI 98 AD
100 HC
训练集60%
验证集20%
测试集20%
CNN 90.00
Marzban[29] AD/HC
MCI/HC
DTI+sMRI 115 AD
185 HC
106 MCI
十折交叉验证 CNN 93.5
79.6
Kang[30] EMCI/HC DTI+sMRI 50 HC
70 EMCI
训练集80%
测试集20%
VGG-16,LASSO 94.2
Kwak[54] AD/HC
sMCI/pMCI
sMRI 110 AD
109 HC
34 pMCI
81 sMCI
五折交叉验证 DenseNet 93.75
73.90
Ju[16] MCI/HC fMRI 91 MCI
79 HC
十折交叉验证 AE 86.47
Baydargil[17] AD/MCI/HC PET 141 AD
105 MCI
70 HC
训练集80%
验证集10%
测试集10%
CAE 98.67
Guan[51] AD/HC
pMCI/sMCI
sMRI 384 AD
392 HC
401 sMCI
197 pMCI
训练集 90%
测试集 10%
ResNet、pABN 90.7
79.3
Li[34] AD/MCI/HC MRI 237 AD
288 MCI
262 HC
训练集65%
测试集 35%
ResNet-200
(迁移学习)
83
Basaia[40] AD/HC
sMCI/pMCI
sMRI 294 AD
352 HC
253 pMCI
510 sMCI
训练集90%
测试集10%
3D FCN(迁移学习) 99.2
75.1
孔伶旭[36] EMCI/HC fMRI 32 HC
32 EMCI
五折交叉验证 Mobilenet(迁移学习) 73.67
Bin[37] AD/HC sMRI 100 AD
100 HC
五折交叉验证 Inception-v3
(迁移学习)
99.45
Massalimova[27] AD/MCI/HC DTI 训练集
59 AD
308 HC
7 MCI
测试集
16 AD
74 HC
1 MCI
/ ResNet-18(迁移学习) 97
Mehmood[38] AD/HC
EMCI/LMCI
sMRI 75 AD
85 HC
70 EMCI
70 LMCI
训练集64%
验证集16%
测试集20%
VGG-19(迁移学习) 95.33
83.72
Raju[50] 非常轻度痴呆/轻度痴呆/中度痴呆/HC(四分类) sMRI 1013非常轻度痴呆
896轻度痴呆
64中度痴呆
3200 HC(训练集)
334非常轻度痴呆
139轻度痴呆
10中度痴呆
530 HC(测试集)
VGG-16(迁移学习) 99
Lian[39] AD/HC
sMCI/pMCI
sMRI 数据集1
199 AD
229 HC
167 pMCI
226 sMCI
数据集2
159 AD
200 HC
38 pMCI
239 sMCI
两个数据集间
交叉验证
H-FCN(迁移学习) 90.3
80.9
Oh[18] AD/HC
sMCI/pMCI
sMRI 198 AD
230 HC
166 pMCI
101 sMCI
五折交叉验证 3D CNN,ICAE
(迁移学习)
88.6
73.95
金祝新[53] AD/MCI
MCI/HC
AD/HC
sMRI 267 AD
574 HC
446 MCI
训练集90%
测试集10%
3D CNN(迁移学习) 94.6
92.5
90.9
曾安[42] AD/HC
pMCI/HC
pMCI/sMCI
sMRI 137 AD
162 HC
76 pMCI
134 sMCI
五折交叉验证 2D CNN(集成学习) 81
79
62
Bi[22] AD/HC
MCI/HC
AD/MCI
AD/MCI/HC
sMRI 243 AD
307 HC
525 MCI
/ PCANet,k-means
(集成学习)
89.15
92.6
97.01
91.25
Choi[41] AD/HC sMRI 715 AD
335 HC
305 MCI
训练集60%
验证集20%
测试集20%
VGG-16,GoogLeNet,AlexNet(集成学习) 93.84
Venugopalan[55] AD/HC sMRI+电子病历+基因数据 共220 十折交叉验证 AE,CNN,随机森林
(集成学习)
88
Zeng[46] sMCI/pMCI
AD/HC
sMCI/HC
pMCI/HC
AD/sMCI
AD/pMCI
sMRI 92 AD
92 HC
92 sMCI
95 pMCI
训练集70%
测试集30%
PCA,DBN(多任务) 87.78
98.62
92.31
96.67
99.62
91.89
Spasov[43] sMCI/pMCI sMRI 192 AD
184 HC
409 MCI
十折交叉验证 CNN(多任务) 86
Liu[48] AD/HC
MCI/HC
sMRI 97 AD
11 HC
233 MCI
五折交叉验证 V-Net,DenseNet
(多任务)
88.9
76.2
Abuhmed[15] AD/MCI/HC PET+sMRI+神经心理学数据+神经病理学数据+认知评分 共1371 十折交叉验证 BiLSTM,随机森林
(多任务)
84.95