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Classification of schizophrenia and normal controls using 3D convolutional neural network and outcome visualization

机译:三维卷积神经网络和结果可视化的精神分裂症和正常控制分类

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摘要

Background: The recent deep learning-based studies on the classification of schizophrenia (SCZ) using MRI data rely on manual extraction of feature vector, which destroys the 3D structure of MRI data. In order to both identify SCZ and find relevant biomarkers, preserving the 3D structure in classification pipeline is critical.
机译:背景:近期基于深入学习的学习研究,使用MRI数据依赖于手动提取特征向量的手动提取,这破坏了MRI数据的3D结构。 为了识别SCZ并找到相关的生物标志物,在分类管道中保持3D结构是至关重要的。

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