論文の概要: Deep Learning Based Early Diagnostics of Parkinsons Disease

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.01792v1
• Date: Tue, 4 Aug 2020 19:50:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-03 00:06:45.266269
• Title: Deep Learning Based Early Diagnostics of Parkinsons Disease
• Title（参考訳）: パーキンソン病の早期診断に基づく深層学習
• Authors: Elcin Huseyn
• Abstract要約: 本研究は,パーキンソン病,多系統萎縮症,健常人の診断を実現するためのディープラーニング手法を提案する。 この実験の焦点は、既存のニューラルネットワークを改善し、医用画像の認識と診断において良好な結果を得られるようにすることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the world, about 7 to 10 million elderly people are suffering from Parkinson's Disease (PD) disease. Parkinson's disease is a common neurological degenerative disease, and its clinical characteristics are Tremors, rigidity, bradykinesia, and decreased autonomy. Its clinical manifestations are very similar to Multiple System Atrophy (MSA) disorders. Studies have shown that patients with Parkinson's disease often reach an irreparable situation when diagnosed, so As Parkinson's disease can be distinguished from MSA disease and get an early diagnosis, people are constantly exploring new methods. With the advent of the era of big data, deep learning has made major breakthroughs in image recognition and classification. Therefore, this study proposes to use The deep learning method to realize the diagnosis of Parkinson's disease, multiple system atrophy, and healthy people. This data source is from Istanbul University Cerrahpasa Faculty of Medicine Hospital. The processing of the original magnetic resonance image (Magnetic Resonance Image, MRI) is guided by the doctor of Istanbul University Cerrahpasa Faculty of Medicine Hospital. The focus of this experiment is to improve the existing neural network so that it can obtain good results in medical image recognition and diagnosis. An improved algorithm was proposed based on the pathological characteristics of Parkinson's disease, and good experimental results were obtained by comparing indicators such as model loss and accuracy.
• Abstract（参考訳）: 世界では、約700～1000万人の高齢者がパーキンソン病(PD)に苦しんでいる。 パーキンソン病は一般的な神経学的変性疾患であり、その臨床的特徴は震え、剛性、ブラジキネジア、自律性低下である。 臨床症状は多系統萎縮症(MSA)と非常によく似ている。 パーキンソン病の患者は診断時にしばしば不可分な状況に陥ることが示されているため、パーキンソン病はMSA疾患と区別され早期診断を受けることができるため、人々は常に新しい方法を模索している。 ビッグデータの時代が到来すると、ディープラーニングは画像認識と分類において大きなブレークスルーを遂げた。 そこで本研究では,パーキンソン病,多系統萎縮症,健常者の診断に深層学習法を用いることを提案する。 このデータはイスタンブール大学セララパサ医学部病院から入手したものだ。 元の磁気共鳴画像(磁気共鳴画像、MRI)の処理はイスタンブール大学セラパサ医科大学病院の医師が指導している。 この実験の焦点は、既存のニューラルネットワークを改善し、医学的画像認識と診断に優れた結果を得ることができるようにすることである。 パーキンソン病の病態特性に基づいて, 改良されたアルゴリズムを提案し, モデル損失や精度などの指標を比較し, 良好な実験結果を得た。

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