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作者：陈迪;陈云虹;王文军;毕卫云;李朗;
单位：空军军医大学基础医学院;空军军医大学教研保障中心;空军军医大学第一附属医院;
摘要：为了实现对患者的准确分类，辅助医生进行疾病诊断识别，文中提出一种基于多源数据融合的影像数据辅助诊断模型。该模型将MRI和PET图像进行融合，并以改进的Transformer网络T2T-ViT为主干分类网络，通过迁移学习ImageNet数据集的参数，实现对阿尔茨海默病的分类。在公开数据集上进行的实验结果表明，所提出模型对于阿尔茨海默症患者的识别准确率可达0.95，优于目前的主流图像分类网络，证明其有效性，能够辅助影像医生进行疾病诊断，具有一定的应用价值。
关键词：多源数据;;迁移学习;;辅助诊断;;T2T-ViT网络;;Transformer;;识别准确率
基金资助：陕西省“十四五”教育科学规划课题（SGH22Y1356）
