(源码)基于深度学习的阿尔兹海默症识别系统.zip
# 基于深度学习的阿尔兹海默症识别系统
## 项目简介
本项目利用深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN），对300名患者的脑部MRI图像数据进行分析，以识别和预测阿尔兹海默症。项目旨在通过机器学习方法，将患者分为正常、轻度认知障碍和阿尔兹海默症三个类别。
## 项目的主要特性和功能
1. 数据提取与处理
从MRI图像数据中提取3D模型，并进行切片处理。
通过筛选和剔除无意义的数据，提高模型的训练效果。
选择最佳的横切面类型进行模型训练。
2. 模型搭建与训练
使用卷积神经网络（CNN）进行模型搭建。
通过编译、训练和优化，实现对阿尔兹海默症的识别。
采用模型检查点和降低学习率的回调机制，以找到验证损失最低的模型并防止过拟合。
3. 预测功能
对测试集中的数据进行预测，生成预测结果列表。
批量预测操作，以提高效率和准确性。
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