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針對當前基于機器學習的早期阿爾茨海默?。?a target='_blank' class='arckwlink_none'>AD）診斷中訓練樣本不足的問題，提出一種基于多模態特征數據的多標記遷移學習方法，并將其應用于早期阿爾茨海默病診斷。所提方法框架主要包括兩大模塊：多標記遷移學習特征選擇模塊和多模態多標記分類回歸學習器模塊。首先，通過稀疏多標記學習模型對分類和回歸學習任務進行有效結合；然后，將該模型擴展到來自多個學習領域的訓練集，從而構建出多標記遷移學習特征選擇模型；接下來，針對異質特征空間的多模態特征數據，采用多核學習技術來組合多模態特征核矩陣；最后，為了構建能同時用于分類與回歸的學習模型，提出多標記分類回歸學習器，從而構建出多模態多標記分類回歸學習器。在國際老年癡呆癥數據庫（ ADNI）進行實驗，分類輕度認知功能障礙（MCI）最高平均精度為79. 1%，預測神經心理學量表測試評分值最大平均相關系數為0. 727。實驗結果表明，所提多模態多標記遷移學習方法可以有效利用相關學習領域訓練數據，從而提高早期老年癡呆癥診斷性能。
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