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

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

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.13761v1
Date: Tue, 28 Jun 2022 05:17:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-07-02 13:50:42.548857
Title: Classification of ADHD Patients Using 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を用いたADHD患者の分類
Authors: Sartaj Ahmed Salman, Zhichao Lian, Milad Taleby Ahvanooey, Hiroki Takahashi and Yuduo Zhang
Abstract要約: 我々は、脳機能接続のダイナミクスを利用して、医療画像データの特徴をモデル化する。その結果,最先端モデルよりも優れた分類率を得た。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.39487428163997
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Recently, the application of deep learning models to diagnose neuropsychiatric diseases from brain imaging data has received more and more attention. However, in practice, exploring interactions in brain functional connectivity based on operational magnetic resonance imaging data is critical for studying mental illness. Since Attention-Deficit and Hyperactivity Disorder (ADHD) is a type of chronic disease that is very difficult to diagnose in the early stages, it is necessary to improve the diagnosis accuracy of such illness using machine learning models treating patients before the critical condition. In this study, we utilize the dynamics of brain functional connectivity to model features from medical imaging data, which can extract the differences in brain function interactions between Normal Control (NC) and ADHD. To meet that requirement, we employ the Bayesian connectivity change-point model to detect brain dynamics using the local binary encoding approach and kernel hierarchical extreme learning machine for classifying features. To verify our model, we experimented with it on several real-world children's datasets, and our results achieved superior classification rates compared to the state-of-the-art models.
Abstract（参考訳）: 近年,脳画像データから神経精神疾患を診断するためのディープラーニングモデルの応用がますます注目されている。しかし、実際には、運転磁気共鳴画像データに基づく脳機能接続の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・多動性障害(ADHD)は早期診断が極めて困難である慢性疾患の1つであり,その診断精度を,重症化前に患者を治療する機械学習モデルを用いて向上させる必要がある。本研究では,脳機能結合のダイナミクスを利用して医療画像データから特徴をモデル化し,正常制御(NC)とADHDの脳機能相互作用の違いを抽出する。この要件を満たすために,我々は,局所バイナリエンコーディング手法とカーネル階層型エクストリームラーニングマシンを用いて特徴を分類するために,ベイズ接続変化点モデルを用いて脳のダイナミックスを検出する。本モデルを検証するために,いくつかの実世界の児童データセットを用いて実験を行い,最新モデルと比較して優れた分類率を得た。

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