基于图神经网络的AD分类研究

Update

• 2024.03.20:尝试重新使用FREESURFER处理脑部数据

• 2024.02.02:完整的workflow.sh🏮

• 2024.01.28:resNet18(acc:0.7)🚡

• 2024.01.22:数据处理流程化,尝试已实现方法🍈

• 2024.01.15:背景调查,以及数据预处理📓

TODO

• 基本的数据预处理

• 常见的神经网络模型

  • Multilayer_Perceptron

  • resNet

  • LeNet

  • AlexNet

  • VGG

• 图神经网络

Tools

python==3.10.8
itksnap-4.0.2-20230925-Linux-gcc64
fsl python2

Dataset

git clone git@github.com:Justin-12138/Gradesign.git
cd Gradesign/ADNI
chmod +x workflow.sh
./workflow.sh

• 数据集介绍

  https://adni.loni.usc.edu/methods/mri-tool/mri-analysis/#mri-pre-processing-container

• 数据预处理

  • 从ADNI下载数据集

    https://adni.loni.usc.edu

  • 原始图像

    

  • 颅骨剥离

    

  • 配准(182x218x182)

  
  • 高斯平滑
  

  • 灰度归一化(使用fsleyes展示，itksnap只支持16位精度)

    

  • 切片(182x218x182)

    90,100,90

    

    9,18,9

    

    170,200,170

    

  • 切片

    • x轴切片 AD

      

      CN

      

      MCI

      

    • y轴切片

      AD

      

      CN

      MCI

      

    • z轴切片 AD

      CN

      MCI

      

  • RESnet18(Pretrained=True)