論文の概要: Hippocampus segmentation in magnetic resonance images of Alzheimer's patients using Deep machine learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.06743v2
• Date: Wed, 16 Jun 2021 06:07:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-17 11:43:57.971999
• Title: Hippocampus segmentation in magnetic resonance images of Alzheimer's patients using Deep machine learning
• Title（参考訳）: 深層機械学習を用いたアルツハイマー病の磁気共鳴画像における海馬分節
• Authors: Hossein Yousefi-Banaem, Saber Malekzadeh
• Abstract要約: 本研究の目的は,深層機械学習を用いたアルツハイマー病患者のMRI画像における海馬のセグメンテーションである。 提案手法は有望であり,早期の海馬容積変化の予測によりアルツハイマー病の予後に拡張することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Background: Alzheimers disease is a progressive neurodegenerative disorder and the main cause of dementia in aging. Hippocampus is prone to changes in the early stages of Alzheimers disease. Detection and observation of the hippocampus changes using magnetic resonance imaging (MRI) before the onset of Alzheimers disease leads to the faster preventive and therapeutic measures. Objective: The aim of this study was the segmentation of the hippocampus in magnetic resonance (MR) images of Alzheimers patients using deep machine learning method. Methods: U-Net architecture of convolutional neural network was proposed to segment the hippocampus in the real MRI data. The MR images of the 100 and 35 patients available in Alzheimers disease Neuroimaging Initiative (ADNI) dataset, was used for the train and test of the model, respectively. The performance of the proposed method was compared with manual segmentation by measuring the similarity metrics. Results: The desired segmentation achieved after 10 iterations. A Dice similarity coefficient (DSC) = 92.3%, sensitivity = 96.5%, positive predicted value (PPV) = 90.4%, and Intersection over Union (IoU) value for the train 92.94 and test 92.93 sets were obtained which are acceptable. Conclusion: The proposed approach is promising and can be extended in the prognosis of Alzheimers disease by the prediction of the hippocampus volume changes in the early stage of the disease.
• Abstract（参考訳）: 背景:アルツハイマー病は進行性神経変性疾患であり、認知症の主な原因である。 海馬はアルツハイマー病の初期段階で変化しやすい。 アルツハイマー病発症前におけるMRI(MRI)による海馬変化の検出と観察により,予防・治療の迅速化が図られた。 目的: 本研究の目的は, 深層機械学習を用いたアルツハイマー病患者のMRI画像における海馬のセグメンテーションであった。 方法:畳み込みニューラルネットワークのU-Netアーキテクチャは、実際のMRIデータに海馬を分割するために提案された。 アルツハイマー病ニューロイメージング・イニシアチブ(ADNI)データセットで得られた100例と35例のMR画像は,それぞれ,モデルの訓練と試験に使用された。 提案手法の性能を,類似度の測定により手動分割と比較した。 結果: 所望のセグメンテーションは10回のイテレーションで達成された。 a dice similarity coefficient (dsc) = 92.3%, sensitivity = 96.5%, positive prediction value (ppv) = 90.4%, and intersection over union (iou) value for the train 92.94 and test 92.93 setsが得られた。 結論: 提案手法は有望であり, 早期の海馬容積変化の予測により, アルツハイマー病の予後に拡張することができる。

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