VGG family models

VGG16在十种CNN中引领MRI扫描阿尔茨海默病检测

研究人员对十种不同的卷积神经网络（CNN）架构进行了基准测试，用于从单视图MRI扫描中检测阿尔茨海默病。该研究在OASIS数据集的一个子集上使用了迁移学习和微调流程，该子集包含来自86,437次扫描的3,900张图像。VGG16取得了最高的验证准确率0.9637和测试准确率0.9533。所有测试架构都面临一个持续的挑战，即区分非痴呆和非常轻度痴呆阶段。