松下直子
松下直子

GF-Net：基于结构MRI的阿尔茨海默病三维全局傅里叶网络诊断

文章目录

  • 3D Global Fourier Network for Alzheimer’s Disease Diagnosis Using Structural MRI
    • 摘要
    • 方法
      • Frequency Filtering by 3D Fourier Transform
    • 实验结果

3D Global Fourier Network for Alzheimer’s Disease Diagnosis Using Structural MRI

摘要

  1. 提出了一个三维全局傅里叶网络(GF-Net)来利用全局频率信息来捕获空间域中的远程依赖性
  2. GF-Net包含三个主要组成部分:三维离散傅里叶变换，频域特征和可学习全局滤波器之间的元素乘法，以及三维傅里叶反变换。
  3. 通过多实例学习策略训练GF-Net来识别鉴别特征
    代码链接

方法

GF-Net：基于结构MRI的阿尔茨海默病三维全局傅里叶网络诊断_第1张图片
由patch embedding操作和一系列全局傅里叶块(GF块)组成
在这里插入图片描述
FF代表频率滤波器

Frequency Filtering by 3D Fourier Transform

FF由一个层归一化(LN)、一个位置嵌入(PE)、傅里叶和傅里叶反变换以及最后一个LN组成
通过3D傅里叶变换捕获该函数的全局信息：
在这里插入图片描述

实验结果

GF-Net：基于结构MRI的阿尔茨海默病三维全局傅里叶网络诊断_第2张图片
GF-Net：基于结构MRI的阿尔茨海默病三维全局傅里叶网络诊断_第3张图片

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    举例如下： <xml>    <return_code><![CDATA[SUCCESS]]></return_code>    <return_msg><![CDATA[OK]]></return_msg>    <appid><
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