Reducing variations in multi-center Alzheimer’s disease classification with convolutional adversarial autoencoder

Based on brain magnetic resonance imaging (MRI), multiple variations ranging from MRI scanners to center-specific parameter settings, imaging protocols, and brain region-of-interest (ROI) definitions pose a big challenge for multi-center Alzheimer’s disease characterization and classification. Exist...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Medical image analysis Jg. 82; S. 102585
Hauptverfasser:	Cobbinah, Bernard M., Sorg, Christian, Yang, Qinli, Ternblom, Arvid, Zheng, Changgang, Han, Wei, Che, Liwei, Shao, Junming
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Elsevier B.V 01.11.2022
Schlagworte:	Alzheimer’s disease classification Convolutional adversarial autoencoder Convolutional attention network Multi-center MRIs Convolutional adversarial autoencoder Convolutional attention network Alzheimer’s disease classification Multi-center MRIs
ISSN:	1361-8415, 1361-8423, 1361-8423
Online-Zugang:	Volltext
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