論文の概要: Deep Convolutional Neural Network based Classification of Alzheimer's
Disease using MRI data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.02876v1
- Date: Fri, 8 Jan 2021 06:51:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-10 09:40:00.159776
- Title: Deep Convolutional Neural Network based Classification of Alzheimer's
Disease using MRI data
- Title（参考訳）: MRIデータを用いた深部畳み込みニューラルネットワークによるアルツハイマー病の分類
- Authors: Ali Nawaz, Syed Muhammad Anwar, Rehan Liaqat, Javid Iqbal, Ulas Bagci,
Muhammad Majid
- Abstract要約: アルツハイマー病(Alzheimer's disease、AD)は、脳細胞を破壊し、患者の記憶に損失を引き起こす進行性および不治性の神経変性疾患である。
本稿では,不均衡な3次元MRIデータセットを用いた2次元深部畳み込みニューラルネットワーク(2D-DCNN)によるADの診断手法を提案する。
このモデルはMRIをAD、軽度認知障害、正常制御の3つのカテゴリに分類し、99.89%の分類精度を不均衡クラスで達成した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.609787905151563
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Alzheimer's disease (AD) is a progressive and incurable neurodegenerative
disease which destroys brain cells and causes loss to patient's memory. An
early detection can prevent the patient from further damage of the brain cells
and hence avoid permanent memory loss. In past few years, various automatic
tools and techniques have been proposed for diagnosis of AD. Several methods
focus on fast, accurate and early detection of the disease to minimize the loss
to patients mental health. Although machine learning and deep learning
techniques have significantly improved medical imaging systems for AD by
providing diagnostic performance close to human level. But the main problem
faced during multi-class classification is the presence of highly correlated
features in the brain structure. In this paper, we have proposed a smart and
accurate way of diagnosing AD based on a two-dimensional deep convolutional
neural network (2D-DCNN) using imbalanced three-dimensional MRI dataset.
Experimental results on Alzheimer Disease Neuroimaging Initiative magnetic
resonance imaging (MRI) dataset confirms that the proposed 2D-DCNN model is
superior in terms of accuracy, efficiency, and robustness. The model classifies
MRI into three categories: AD, mild cognitive impairment, and normal control:
and has achieved 99.89% classification accuracy with imbalanced classes. The
proposed model exhibits noticeable improvement in accuracy as compared to the
state-fo-the-art methods.
- Abstract（参考訳）: アルツハイマー病(英語: Alzheimer's disease、AD)は、脳の細胞を破壊し、患者の記憶を喪失する進行性で未発生の神経変性疾患である。
早期検出は、患者が脳細胞のさらなる損傷を防止し、したがって恒久的な記憶喪失を回避する。
近年,ADの診断に様々な自動診断ツールや技術が提案されている。
いくつかの方法は、患者のメンタルヘルスの損失を最小限に抑えるために、病気の迅速、正確、早期発見に焦点を当てている。
機械学習と深層学習技術は、人間のレベルに近い診断性能を提供することで、ADのための医療画像システムを大幅に改善した。
しかし、多クラス分類で直面する主な問題は、脳構造に非常に相関した特徴の存在である。
本稿では,不均衡な3次元MRIデータセットを用いた2次元深部畳み込みニューラルネットワーク(2D-DCNN)によるADの診断手法を提案する。
アルツハイマー病ニューロイメージングイニシアチブ磁気共鳴画像(MRI)データセットの実験結果から、提案した2D-DCNNモデルが精度、効率、堅牢性において優れていることが確認された。
このモデルはMRIをAD、軽度認知障害、正常制御の3つのカテゴリに分類し、99.89%の分類精度を不均衡クラスで達成した。
提案モデルでは,最先端手法と比較して精度が著しく向上した。
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