論文の概要: Early Detection of Alzheimer's Disease using Bottleneck Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.00923v1
• Date: Mon, 1 May 2023 16:17:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-02 12:43:40.368644
• Title: Early Detection of Alzheimer's Disease using Bottleneck Transformers
• Title（参考訳）: Bottleneck Transformer を用いたアルツハイマー病の早期診断
• Authors: Arunima Jaiswal, Ananya Sadana
• Abstract要約: 本稿では,アルツハイマー病の早期発見のために,自己注意型ボトルネックトランスフォーマーのアンサンブルを用いた新しいアプローチを提案する。 提案手法は広く受け入れられているADNIデータセット上でテストされ、精度、精度、リコール、F1スコア、ROC-AUCスコアをパフォーマンス指標として評価している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.14219428942199
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Early detection of Alzheimer's Disease (AD) and its prodromal state, Mild Cognitive Impairment (MCI), is crucial for providing suitable treatment and preventing the disease from progressing. It can also aid researchers and clinicians to identify early biomarkers and minister new treatments that have been a subject of extensive research. The application of deep learning techniques on structural Magnetic Resonance Imaging (MRI) has shown promising results in diagnosing the disease. In this research, we intend to introduce a novel approach of using an ensemble of the self-attention-based Bottleneck Transformers with a sharpness aware minimizer for early detection of Alzheimer's Disease. The proposed approach has been tested on the widely accepted ADNI dataset and evaluated using accuracy, precision, recall, F1 score, and ROC-AUC score as the performance metrics.
• Abstract（参考訳）: アルツハイマー病(AD)とその前頭葉状態であるミルド認知障害(MCI)の早期発見は、適切な治療を提供し、疾患の進行を防ぐために重要である。 また、研究者や臨床医が、広範な研究の対象となった初期のバイオマーカーや新しい治療法を識別する助けにもなる。 構造的磁気共鳴イメージング(MRI)におけるディープラーニング技術の応用は、疾患の診断に有望な結果を示している。 本研究では,アルツハイマー病早期発見のためのシャープネス認識最小化器を備えた自己着脱型ボトルネックトランスフォーマのアンサンブルを用いた新しい手法を提案する。 提案手法は広く受け入れられているADNIデータセット上でテストされ、精度、精度、リコール、F1スコア、ROC-AUCスコアを用いて評価されている。

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