Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards Alzheimer's Disease Progression Assessment: A Review of Machine Learning Methods

論文の概要: Towards Alzheimer's Disease Progression Assessment: A Review of Machine Learning Methods

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.02636v1
Date: Tue, 1 Nov 2022 07:50:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-13 23:27:16.093905
Title: Towards Alzheimer's Disease Progression Assessment: A Review of Machine Learning Methods
Title（参考訳）: アルツハイマー病の進行評価に向けて : 機械学習法の検討
Authors: Zibin Zhao
Abstract要約: アルツハイマー病(AD)は、世界中で最も壊滅的な神経変性疾患である。現在の技術は、画像技術の進歩とともに、この病気の進行と病因を研究する前例のない機会を提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Alzheimer's Disease (AD), as the most devastating neurodegenerative disease worldwide, has reached nearly 10 million new cases annually. Current technology provides unprecedented opportunities to study the progression and etiology of this disease with the advanced in imaging techniques. With the recent emergence of a society driven by big data and machine learning (ML), researchers have exerted considerable effort to summarize recent advances in ML-based AD diagnosis. Here, we outline some of the most prevalent and recent ML models for assessing the progression of AD and provide insights on the challenges, opportunities, and future directions that could be advantageous to future research in AD using ML.
Abstract（参考訳）: アルツハイマー病(ad)は、世界中で最も壊滅的な神経変性疾患であり、毎年1000万人近くが新たに発症している。現在の技術は、画像技術の進歩とともに、この疾患の進行と病因を研究する前例のない機会を提供する。近年、ビッグデータと機械学習(ML)による社会の出現により、研究者はMLベースのAD診断の最近の進歩を要約するために多大な努力を払ってきた。本稿では,ADの進展を評価する上で最も一般的で最近のMLモデルについて概説し,今後の研究に有利な課題,機会,今後の方向性について考察する。

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