論文の概要: Deep Multi-Branch CNN Architecture for Early Alzheimer's Detection from
Brain MRIs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.12331v1
- Date: Sat, 22 Oct 2022 02:25:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-25 15:33:53.407078
- Title: Deep Multi-Branch CNN Architecture for Early Alzheimer's Detection from
Brain MRIs
- Title(参考訳): 脳MRIからの早期アルツハイマー検出のための深部マルチブランチCNNアーキテクチャ
- Authors: Paul K. Mandal, Rakesh Mahto
- Abstract要約: アルツハイマー病(英語: Alzheimer's disease、AD)は、認知症を引き起こす神経変性疾患である。
7,866,819個のパラメータからなる深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを提案する。
このモデルには3つの異なる長さの畳み込み枝があり、それぞれ異なるカーネルサイズで構成されており、患者が99.05%の3つのクラス精度で、非段調、軽度段調、中等段調のいずれかを予測することができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Alzheimer's disease (AD) is a neuro-degenerative disease that can cause
dementia and result severe reduction in brain function inhibiting simple tasks
especially if no preventative care is taken. Over 1 in 9 Americans suffer from
AD induced dementia and unpaid care for people with AD related dementia is
valued at $271.6 billion. In this paper, we first review other approaches that
could be used for early detection of AD. We then give an overview of our
dataset that was from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI)
and propose a deep Convolutional Neural Network (CNN) architecture consisting
of 7,866,819 parameters. This model has three different length convolutional
branches each comprised of different kernel sizes that can predict whether a
patient is non-demented, mild-demented, or moderately-demented with a 99.05%
three class accuracy.
- Abstract(参考訳): アルツハイマー病(英語: Alzheimer's disease、AD)は、認知症を引き起こす神経変性疾患であり、特に予防的治療を受けなければ、単純なタスクを阻害する脳機能低下を引き起こす。
アメリカ人の9人に1人以上が広告誘発認知症を患っており、広告関連認知症患者に対する無給ケアは2716億ドルと評価されている。
本稿では,まず,広告の早期検出に使用可能な他の手法について検討する。
次にアルツハイマー病の神経画像化イニシアチブ(adni)から得られたデータセットの概要を説明し、7,866,819パラメータからなる深層畳み込みニューラルネットワーク(cnn)アーキテクチャを提案する。
このモデルは、それぞれ異なるカーネルサイズから構成される3つの異なる長さの畳み込み枝を持ち、患者が99.05%の3つのクラスの精度で、非次元、軽度、中等次元のいずれかを予測することができる。
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