matlab精度检验代码-AI4AD_AFQ:基于来自7个中心的白色纤维的AFQ功能的AD人工智能挑战

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matlab精度检验代码AI4AD_AFQ 基于多中心DTI数据的阿尔茨海默氏病分类的挑战项目概况：扩散张量成像（DTI）已被广泛用于显示结构完整性并通过扩散特性描述AD中的白质退化。可以肯定的是，WM完整性度量对使用机器学习对AD进行分类是有效的。该项目旨在评估和开发一种分析框架，以通过沿18个主要白质道的扩散测量（例如FA / MD等）对阿尔茨海默氏病分类（AD与正常对照，NC）的最佳性能进行比较。目标是在交叉验证的样本中实现总体较高的预测准确性，并在不同站点实现较高的一致性。其次，该项目的探索性目标是调查这些测量值可在多大程度上有助于预测轻度认知障碍（MCI），即MCI的分类。项目介绍：我们提供的数据由AFQ（自动光纤量化）管道（1、2）处理，该管道可以在多种位置（100个）量化八种扩散测量值（包括FA / MD / RD / AD / CL /曲率/扭转/体积）沿18个主要白质束的轨迹移动）。我们的数据集包含来自七个不同站点的825个主题，其中提供700个主题供用户训练模型，左125个（无标签）将在11月15日左右发布。同时，我们提供了临床诊断（分类标签）和人

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