論文の概要: A Review of Artificial Intelligence Technologies for Early Prediction of
Alzheimer's Disease
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.01781v1
- Date: Tue, 22 Dec 2020 01:05:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-27 04:22:51.848172
- Title: A Review of Artificial Intelligence Technologies for Early Prediction of
Alzheimer's Disease
- Title（参考訳）: アルツハイマー病早期予測のための人工知能技術の検討
- Authors: Kuo Yang, Emad A. Mohammed
- Abstract要約: アルツハイマー病(英: Alzheimer's Disease、AD)は、記憶と脳機能を破壊する重度の脳疾患である。
早期認知症の信頼性と効果的な評価は, 医用画像技術やコンピュータ支援アルゴリズムに欠かせない研究となっている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1650381752104297
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Alzheimer's Disease (AD) is a severe brain disorder, destroying memories and
brain functions. AD causes chronically, progressively, and irreversibly
cognitive declination and brain damages. The reliable and effective evaluation
of early dementia has become essential research with medical imaging
technologies and computer-aided algorithms. This trend has moved to modern
Artificial Intelligence (AI) technologies motivated by deeplearning success in
image classification and natural language processing. The purpose of this
review is to provide an overview of the latest research involving deep-learning
algorithms in evaluating the process of dementia, diagnosing the early stage of
AD, and discussing an outlook for this research. This review introduces various
applications of modern AI algorithms in AD diagnosis, including Convolutional
Neural Network (CNN), Recurrent Neural Network (RNN), Automatic Image
Segmentation, Autoencoder, Graph CNN (GCN), Ensemble Learning, and Transfer
Learning. The advantages and disadvantages of the proposed methods and their
performance are discussed. The conclusion section summarizes the primary
contributions and medical imaging preprocessing techniques applied in the
reviewed research. Finally, we discuss the limitations and future outlooks.
- Abstract（参考訳）: アルツハイマー病(英: Alzheimer's Disease、AD)は、記憶と脳機能を破壊する重度の脳疾患である。
ADは慢性的に、進行的に、そして不可逆的に認知の低下と脳の損傷を引き起こす。
早期認知症の信頼性と効果的な評価は, 医用画像技術やコンピュータ支援アルゴリズムに欠かせない研究となっている。
この傾向は、画像分類と自然言語処理におけるディープラーニングの成功を動機とする現代の人工知能(ai)技術に移っている。
本研究の目的は,認知症診断におけるディープラーニングアルゴリズムに関する最新の研究の概要,adの初期段階の診断,および本研究の展望について考察することである。
本稿では、畳み込みニューラルネットワーク(cnn)、リカレントニューラルネットワーク(rnn)、自動画像セグメンテーション、オートエンコーダ、グラフcnn(gcn)、アンサンブル学習、転送学習など、ad診断における現代のaiアルゴリズムのさまざまな応用を紹介する。
提案手法の利点と欠点とその性能について論じる。
結論は、レビュー研究に応用された主な貢献と医用画像前処理技術についてまとめたものである。
最後に,限界と今後の展望について論じる。
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