一种基于多视图对比学习的早期阿尔茨海默症分类方法

本发明涉及医学图像分类技术领域，尤其涉及一种基于多视图对比学习的早期阿尔茨海默症分类方法。该方法包括：通过对三维MRI扫描数据并进行预处理，得到不同视图的图像，并将不同视图的图像进行数据增强以构建正样本对数据集；利用正样本对数据集对包含两个分支的特征提取网络进行预训练，并对两个分支的输出计算对比损失；将预训练后的特征提取网络第二分支中的图像编码器作为逻辑回归模型的特征提取模块，利用所述测试集对所述逻辑回归模型进行下游任务微调，得到早期阿尔茨海默症分类模型；将目标三维MRI扫描数据进行预处理后输入所述早期阿尔茨海默症分类模型中，输出早期阿尔茨海默症的分类结果。