Fugu-MT 論文翻訳(概要): Classification of ADHD Patients by Kernel Hierarchical Extreme Learning Machine

論文の概要: Classification of ADHD Patients by Kernel Hierarchical Extreme Learning Machine

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.08953v1
Date: Fri, 18 Feb 2022 01:32:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-02-21 21:46:40.166627
Title: Classification of ADHD Patients by Kernel Hierarchical Extreme Learning Machine
Title（参考訳）: カーネル階層型エクストリーム学習マシンによるADHD患者の分類
Authors: Sartaj Ahmed Salman, Zhichao Lian, Yuduo Zhang
Abstract要約: 我々は,脳の機能的接続のダイナミクスを考察し,医療画像から機能的脳力学モデルをモデル化する。本稿では,23人のADHD児と45人のNC児を対象に,fMRI画像データの比較を行った。提案手法は既存の方法よりも優れた分類結果を得た。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.168157981135698
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: These days, the diagnosis of neuropsychiatric diseases through brain imaging technology has received more and more attention. The exploration of interactions in brain functional connectivity based on functional magnetic resonance imaging (fMRI) data is critical for the study of mental illness. Because attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) is a chronic disease that affects millions of children, it is difficult to diagnose, so there is still much space for improvement in the accuracy of the diagnosis of the disease. In this paper, we consider the dynamics of brain functional connectivity, modeling a functional brain dynamics model from medical imaging, which helps to find differences in brain function interactions between normal control (NC) children and ADHD children. In more detail, our method is used by Bayesian Connectivity Change Point Model for dynamic detection, Local Binary Encoding Method for local feature extraction, and Kernel Hierarchical Extreme Learning Machine implementation classification. To validate our approach, experimental comparisons of fMRI imaging data on 23 ADHD and 45 NC children were performed, and our experimental methods achieved better classification results than existing methods.
Abstract（参考訳）: 近年、脳画像技術による神経精神医学疾患の診断がますます注目されている。機能的磁気共鳴画像(fmri)データに基づく脳機能結合における相互作用の探索は、精神疾患の研究に不可欠である。注意欠陥・高活動障害(ADHD: attention-deficit/hyperactive disorder)は, 何百万人もの子どもに影響を及ぼす慢性疾患であるため, 診断が困難であるため, 診断精度が向上する余地は多くない。本稿では,脳機能結合のダイナミクスについて検討し,医療画像から機能的脳動力学モデルをモデル化し,正常コントロール(nc)児とadhd児の脳機能相互作用の差異を明らかにする。より詳しくは, 動的検出のためのベイズ接続性変化点モデル, 局所特徴抽出のための局所バイナリ符号化法, およびカーネル階層的エクストリーム学習機械の実装分類を用いて検討した。本手法の有効性を検証するため,adhd23例とnc45例のfmri画像データの比較を行い,既存の方法よりも良好な分類結果を得た。

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