論文の概要: Automatic Autism Spectrum Disorder Detection Using Artificial
Intelligence Methods with MRI Neuroimaging: A Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.11233v1
- Date: Mon, 20 Jun 2022 16:14:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-23 16:33:39.633103
- Title: Automatic Autism Spectrum Disorder Detection Using Artificial
Intelligence Methods with MRI Neuroimaging: A Review
- Title(参考訳): MRIニューロイメージングを用いた人工知能を用いた自閉症スペクトラム障害の自動検出
- Authors: Parisa Moridian, Navid Ghassemi, Mahboobeh Jafari, Salam
Salloum-Asfar, Delaram Sadeghi, Marjane Khodatars, Afshin Shoeibi, Abbas
Khosravi, Sai Ho Ling, Abdulhamit Subasi, Sara A Abdulla, Roohallah
Alizadehsani, Juan M. Gorriz, U. Rajendra Acharya
- Abstract要約: 従来の機械学習(ML)とディープラーニング(DL)は、ASDの診断に使用されるAIの最も一般的なスキームである。
本研究はAIを用いたASDの自動検出の見直しを目的とする。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 11.1297848681272
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Autism spectrum disorder (ASD) is a brain condition characterized by diverse
signs and symptoms that appear in early childhood. ASD is also associated with
communication deficits and repetitive behavior in affected individuals. Various
ASD detection methods have been developed, including neuroimaging modalities
and psychological tests. Among these methods, magnetic resonance imaging (MRI)
imaging modalities are of paramount importance to physicians. Clinicians rely
on MRI modalities to diagnose ASD accurately. The MRI modalities are
non-invasive methods that include functional (fMRI) and structural (sMRI)
neuroimaging methods. However, the process of diagnosing ASD with fMRI and sMRI
for specialists is often laborious and time-consuming; therefore, several
computer-aided design systems (CADS) based on artificial intelligence (AI) have
been developed to assist the specialist physicians. Conventional machine
learning (ML) and deep learning (DL) are the most popular schemes of AI used
for diagnosing ASD. This study aims to review the automated detection of ASD
using AI. We review several CADS that have been developed using ML techniques
for the automated diagnosis of ASD using MRI modalities. There has been very
limited work on the use of DL techniques to develop automated diagnostic models
for ASD. A summary of the studies developed using DL is provided in the
appendix. Then, the challenges encountered during the automated diagnosis of
ASD using MRI and AI techniques are described in detail. Additionally, a
graphical comparison of studies using ML and DL to diagnose ASD automatically
is discussed. We conclude by suggesting future approaches to detecting ASDs
using AI techniques and MRI neuroimaging.
- Abstract(参考訳): 自閉症スペクトラム障害(Autism spectrum disorder、ASD)は、小児期に出現する多様な徴候と症状を特徴とする脳疾患である。
ASDはまた、感染した個人のコミュニケーション障害や反復行動と関連している。
神経画像のモダリティや心理検査など、様々なALD検出方法が開発されている。
これらの方法のうち磁気共鳴画像法 (mri) は医師にとって極めて重要である。
臨床医はASDを正確に診断するためにMRIモダリティに依存している。
MRIモダリティは、機能的(fMRI)および構造的(sMRI)神経画像法を含む非侵襲的な方法である。
しかし, fMRI と sMRI で ASD を診断するプロセスは, 時間を要することが多く, 人工知能(AI)に基づくコンピュータ支援設計システム (CADS) がいくつか開発されている。
従来の機械学習(ML)とディープラーニング(DL)は、ASDの診断に使用されるAIの最も一般的なスキームである。
本研究はAIを用いたASDの自動検出の見直しを目的とする。
MRIモダリティを用いたASD自動診断のためのML技術を用いて開発されたいくつかのCADSについて概説する。
ASDの自動診断モデルの開発には,DL技術の利用が極めて限られている。
dlを用いて開発された研究の概要は付録に記載されている。
そして、MRIとAI技術を用いたASDの自動診断における課題を詳述する。
さらに,ALDの診断にMLとDLを用いたグラフィカルな比較を行った。
我々は、AI技術とMRIによるニューロイメージングを用いて、将来的なASD検出手法を提案する。
関連論文リスト
- Video-Based Autism Detection with Deep Learning [0.0]
感覚刺激に反応する子供の映像クリップを解析する深層学習モデルを開発した。
以上の結果から,本モデルでは患者の動きの相違点をよく理解することが可能であることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-26T17:45:00Z) - On Sensitivity and Robustness of Normalization Schemes to Input
Distribution Shifts in Automatic MR Image Diagnosis [58.634791552376235]
深層学習(DL)モデルは、再構成画像を入力として、複数の疾患の診断において最先端のパフォーマンスを達成した。
DLモデルは、トレーニングとテストフェーズ間の入力データ分布の変化につながるため、さまざまなアーティファクトに敏感である。
本稿では,グループ正規化やレイヤ正規化といった他の正規化手法を用いて,画像のさまざまなアーチファクトに対して,モデル性能にロバスト性を注入することを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-23T03:09:03Z) - fMRI from EEG is only Deep Learning away: the use of interpretable DL to
unravel EEG-fMRI relationships [68.8204255655161]
多チャンネル脳波データからいくつかの皮質下領域の活性を回復するための解釈可能な領域基底解を提案する。
我々は,皮質下核の血行動態信号の頭皮脳波予測の空間的・時間的パターンを復元する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-23T15:11:37Z) - Data and Physics Driven Learning Models for Fast MRI -- Fundamentals and
Methodologies from CNN, GAN to Attention and Transformers [72.047680167969]
本稿では,畳み込みニューラルネットワークや生成的敵ネットワークに基づく手法を含む,高速MRIのためのディープラーニングに基づくデータ駆動手法を紹介する。
MRI加速のための物理とデータ駆動モデルの結合に関する研究について詳述する。
最後に, 臨床応用について紹介し, マルチセンター・マルチスキャナー研究における高速MRI技術におけるデータ調和の重要性と説明可能なモデルについて述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-01T22:48:08Z) - Unsupervised Anomaly Detection in 3D Brain MRI using Deep Learning with
Multi-Task Brain Age Prediction [53.122045119395594]
ディープラーニングを用いた脳MRIにおける教師なし異常検出(UAD)は有望な結果を示した。
年齢情報を考慮した3次元脳MRIにおけるUDAの深層学習を提案する。
そこで本研究では,マルチタスク年齢予測を用いた新しい深層学習手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-31T09:39:52Z) - Input Agnostic Deep Learning for Alzheimer's Disease Classification
Using Multimodal MRI Images [1.4848525762485871]
アルツハイマー病(英語: Alzheimer's disease、AD)は、記憶障害や機能障害を引き起こす進行性脳疾患である。
本研究では,通常の認知,軽度認知障害,ADクラスを分類するために,マルチモーダル・ディープ・ラーニング・アプローチを用いる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-19T08:19:34Z) - Automatic Assessment of Alzheimer's Disease Diagnosis Based on Deep
Learning Techniques [111.165389441988]
本研究では, MRI(sagittal magnetic resonance images)における疾患の存在を自動的に検出するシステムを開発する。
矢状面MRIは一般的には使われていないが、この研究は、少なくとも、ADを早期に同定する他の平面からのMRIと同じくらい効果があることを証明した。
本研究は,これらの分野でDLモデルを構築できることを実証する一方,TLは少ない例でタスクを完了するための必須のツールである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-18T11:37:57Z) - Applications of Deep Learning Techniques for Automated Multiple
Sclerosis Detection Using Magnetic Resonance Imaging: A Review [11.505730390079645]
多発性硬化症(Multiple Sclerosis、MS)は、神経系の機能に有害な影響を与える人の視覚、感覚、運動の障害を引き起こす脳疾患である。
近年,MRIを用いたMSの正確な診断のために,人工知能(AI)に基づくコンピュータ支援診断システム(CADS)が提案されている。
本稿では,MRI のニューロイメージング・モダリティを用いた DL 技術を用いた自動MS診断法について概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-11T09:08:48Z) - Deep Learning for Neuroimaging-based Diagnosis and Rehabilitation of
Autism Spectrum Disorder: A Review [14.639115166647871]
人工知能(AI)技術は、医師が自動診断とリハビリテーションの手順を適用するのを助ける。
ASDの診断のための深層学習(DL)法は神経画像に基づくアプローチに焦点が当てられている。
本稿では,ASDを識別するためのDLネットワークを用いた研究について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-02T17:49:19Z) - 4D Spatio-Temporal Deep Learning with 4D fMRI Data for Autism Spectrum
Disorder Classification [69.62333053044712]
ASD分類のための4次元畳み込み深層学習手法を提案する。
F1スコアは0.71、F1スコアは0.65であるのに対し、我々は4Dニューラルネットワークと畳み込みリカレントモデルを採用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-21T17:19:06Z) - Explainable and Scalable Machine-Learning Algorithms for Detection of
Autism Spectrum Disorder using fMRI Data [0.2578242050187029]
提案した深層学習モデル ASD-DiagNet は神経型スキャンから ASD の脳スキャンの分類に一貫した精度を示す。
我々の手法はAuto-ASD-Networkと呼ばれ、ディープラーニングとサポートベクトルマシン(SVM)を組み合わせて、ニューロタイプスキャンからASDスキャンを分類する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-02T18:20:44Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。