論文の概要: A Hybrid Transfer Learning Assisted Decision Support System for Accurate Prediction of Alzheimer Disease

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08888v1
• Date: Fri, 13 Oct 2023 06:48:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-16 14:12:42.058025
• Title: A Hybrid Transfer Learning Assisted Decision Support System for Accurate Prediction of Alzheimer Disease
• Title（参考訳）: アルツハイマー病の正確な予測のためのハイブリッドトランスファー学習支援意思決定支援システム
• Authors: Mahin Khan Mahadi, Abdullah Abdullah, Jamal Uddin, Asif Newaz
• Abstract要約: アルツハイマー病は高齢者で最も一般的な長期疾患である。 ディープニューラルモデルは一般的な機械学習よりも正確で効果的である。
• 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) is the most common long-term illness in elderly people. In recent years, deep learning has become popular in the area of medical imaging and has had a lot of success there. It has become the most effective way to look at medical images. When it comes to detecting AD, the deep neural model is more accurate and effective than general machine learning. Our research contributes to the development of a more comprehensive understanding and detection of the disease by identifying four distinct classes that are predictive of AD with a high weighted accuracy of 98.91%. A unique strategy has been proposed to improve the accuracy of the imbalance dataset classification problem via the combination of ensemble averaging models and five different transfer learning models in this study. EfficientNetB0+Resnet152(effnet+res152) and InceptionV3+EfficientNetB0+Resnet50(incep+effnet+res50) models have been fine-tuned and have reached the highest weighted accuracy for multi-class AD stage classifications.
• Abstract（参考訳）: アルツハイマー病(英語: Alzheimer's disease, AD)は、高齢者で最も多い長期疾患である。 近年,医用画像の分野では深層学習が普及し,多くの成功を収めている。 医療画像を見る上で最も効果的な方法となっている。 ADを検出する場合、ディープニューラルネットワークは一般的な機械学習よりも正確で効果的である。 本研究は,adを高い重み付け精度で予測する4つの異なるクラスを98.91%の精度で同定し,より包括的な疾患の理解と検出に寄与する。 本研究では,アンサンブル平均化モデルと5つの異なる転送学習モデルを組み合わせて,不均衡データセット分類問題の精度を向上させるための一意な戦略を提案する。 効率的なNetB0+Resnet152(effnet+res152)およびInceptionV3+EfficientNetB0+Resnet50(incep+effnet+res50)モデルは細調整され、マルチクラスのADステージ分類において最高の重み付け精度に達した。

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