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Application of different CNN models in AD diagnosis

不同 CNN 模型在 AD 诊断中的应用

模型	分类对象	影像数据	模型特点	准确率	相关文献
LeNet	AD/MCI	MRI/PET	影像数据+ MMSE	88.24%	[12]
AlexNet	AD/MCI/NC	MRI	修改卷积核参数	86.05%	[16]
GoogleNet	AD/MCI/NC	PET	数据增强+Adam	83.23%	[19]
VGGNet	AD/MCI/NC	MRI	VGG-16（DemNet）	91.85%	[21]
	AD/MCI/NC	MRI	PFSECTL 模型	95.73%	[29]
ResNet	cMCI/sMCI	MRI	大脑皮质数据	72.00%	[26]
	AD/MCI/NC	MRI	Inception 结构	81.00%
			RestNet-50	98.99%	[34]
DenseNet	AD/MCI/NC	MRI	概率集成模型	93.61%	[32]