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針對當前基于機器學習的早期阿爾茨海默?。?a target='_blank' class='arckwlink_none'>AD）診斷中訓練樣本不足的問題，提出一種基于多模態(tài)特征數(shù)據(jù)的多標記遷移學習方法，并將其應用于早期阿爾茨海默病診斷。所提方法框架主要包括兩大模塊：多標記遷移學習特征選擇模塊和多模態(tài)多標記分類回歸學習器模塊。首先，通過稀疏多標記學習模型對分類和回歸學習任務進行有效結合；然后，將該模型擴展到來自多個學習領域的訓練集，從而構建出多標記遷移學習特征選擇模型；接下來，針對異質特征空間的多模態(tài)特征數(shù)據(jù)，采用多核學習技術來組合多模態(tài)特征核矩陣；最后，為了構建能同時用于分類與回歸的學習模型，提出多標記分類回歸學習器，從而構建出多模態(tài)多標記分類回歸學習器。在國際老年癡呆癥數(shù)據(jù)庫（ ADNI）進行實驗，分類輕度認知功能障礙（MCI）最高平均精度為79. 1%，預測神經(jīng)心理學量表測試評分值最大平均相關系數(shù)為0. 727。實驗結果表明，所提多模態(tài)多標記遷移學習方法可以有效利用相關學習領域訓練數(shù)據(jù)，從而提高早期老年癡呆癥診斷性能。
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