論文の概要: Improvement in Alzheimer's Disease MRI Images Analysis by Convolutional Neural Networks Via Topological Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16857v1
• Date: Wed, 25 Oct 2023 01:36:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-28 00:04:15.582871
• Title: Improvement in Alzheimer's Disease MRI Images Analysis by Convolutional Neural Networks Via Topological Optimization
• Title（参考訳）: トポロジカル最適化を用いた畳み込みニューラルネットワークによるアルツハイマー病MRI画像解析の改善
• Authors: Peiwen Tan
• Abstract要約: 本研究は,MRI画像の精細化におけるフーリエ位相最適化の有効性を裏付けるものである。 畳み込みニューラルネットワークを通じてアルツハイマー病の分類精度を高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This research underscores the efficacy of Fourier topological optimization in refining MRI imagery, thereby bolstering the classification precision of Alzheimer's Disease through convolutional neural networks. Recognizing that MRI scans are indispensable for neurological assessments, but frequently grapple with issues like blurriness and contrast irregularities, the deployment of Fourier topological optimization offered enhanced delineation of brain structures, ameliorated noise, and superior contrast. The applied techniques prioritized boundary enhancement, contrast and brightness adjustments, and overall image lucidity. Employing CNN architectures VGG16, ResNet50, InceptionV3, and Xception, the post-optimization analysis revealed a marked elevation in performance. Conclusively, the amalgamation of Fourier topological optimization with CNNs delineates a promising trajectory for the nuanced classification of Alzheimer's Disease, portending a transformative impact on its diagnostic paradigms.
• Abstract（参考訳）: この研究は、MRI画像の精製におけるフーリエ位相最適化の有効性を強調し、畳み込みニューラルネットワークによるアルツハイマー病の分類精度を高める。 mriスキャンは神経学的評価には欠かせないが、しばしばぼやけやコントラストの不規則性といった問題に対処し、フーリエ位相最適化は脳の構造のデライン化、ノイズの改善、そして優れたコントラストの改善を提供する。 適用した手法は境界強調,コントラスト,明るさ調整,全体像の光沢度を優先した。 CNNアーキテクチャのVGG16、ResNet50、InceptionV3、Xceptionを採用して、ポスト最適化分析により、パフォーマンスが著しく向上した。 結論として、フーリエ位相最適化とcnnsの融合はアルツハイマー病のニュアンス分類に有望な軌道を示し、その診断パラダイムへの変換的影響を保留している。

関連論文リスト

• Optimized two-stage AI-based Neural Decoding for Enhanced Visual Stimulus Reconstruction from fMRI Data [2.0851013563386247]
  本研究は、fMRI遅延空間表現を改善するための非線形ディープネットワークを提案し、次元性も同様に最適化する。 Natural Scenesデータセットの実験により、提案されたアーキテクチャは、最先端のモデルに関して、再構成された画像の構造的類似性を約2%改善した。 LDMのノイズ感度解析により,第1ステージの役割は,高い構造的類似性を有する刺激を予測するのに基本的であることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-17T16:42:55Z)
• GAN-Based Architecture for Low-dose Computed Tomography Imaging Denoising [1.0138723409205497]
  GAN(Generative Adversarial Networks)は低線量CT(LDCT)領域における革命的要素として浮上している。 本総説では,GANに基づくLDCT復調技術の急速な進歩を概観する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-14T15:26:10Z)
• Symmetry Awareness Encoded Deep Learning Framework for Brain Imaging Analysis [17.96729816246268]
  本研究は,脳疾患の検出とセグメンテーション分析を強化するために,ヒト脳の固有対称解剖学的特徴を活用する新しいアプローチを提案する。 左右半球の対称的特徴を符号化するために,新たな対称性認識クロスアテンション (SACA) モジュールが提案され,Symmetry-Aware Head (SAH) として対称的特徴を検出するプロキシタスクが提案されている。 本研究は, 事前トレーニングに対称性認識を取り入れることの有効性を提唱し, 医用画像解析のための新しいベンチマークを作成し, 正確かつ効率的な診断プロセスに向けて大きな前進を約束する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-12T03:08:15Z)
• K-Space-Aware Cross-Modality Score for Synthesized Neuroimage Quality Assessment [71.27193056354741]
  クロスモダリティな医用画像合成をどう評価するかという問題は、ほとんど解明されていない。 本稿では,この課題の進展を促すため,新しい指標K-CROSSを提案する。 K-CROSSは、トレーニング済みのマルチモードセグメンテーションネットワークを使用して、病変の位置を予測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-10T01:26:48Z)
• Brain Imaging-to-Graph Generation using Adversarial Hierarchical Diffusion Models for MCI Causality Analysis [44.45598796591008]
  機能的磁気共鳴画像(fMRI)を軽度認知障害解析のための効果的な接続性にマッピングするために,脳画像から画像へのBIGG(Brain Imaging-to-graph generation)フレームワークを提案する。 発電機の階層変換器は、複数のスケールでノイズを推定するように設計されている。 ADNIデータセットの評価は,提案モデルの有効性と有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-18T06:54:56Z)
• Learning Optimal K-space Acquisition and Reconstruction using Physics-Informed Neural Networks [46.751292014516025]
  深層ニューラルネットワークは、アンサンプされたk空間データの再構成に応用され、再構成性能が改善されている。 本研究は,k空間サンプリング軌道を正規微分方程式(ODE)問題と考えることによって学習する新しい枠組みを提案する。 実験は、異なるシーケンスで取得された様々な生き残りデータセット(例えば、脳と膝の画像)で実施された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-05T20:28:42Z)
• Towards learned optimal q-space sampling in diffusion MRI [1.5640063295947522]
  ファイバトラクトグラフィーのための統一的な推定フレームワークを提案する。 提案手法は,信号推定の精度とそれに続く解析精度を大幅に向上させる。 本稿では,Human Connectome Projectデータに基づく包括的比較分析を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-07T10:46:12Z)
• An Explainable 3D Residual Self-Attention Deep Neural Network FOR Joint Atrophy Localization and Alzheimer's Disease Diagnosis using Structural MRI [22.34325971680329]
  我々は,3D Residual Attention Deep Neural Network(3D ResAttNet)を導入し,SMRIスキャンによるエンドツーエンド学習によるアルツハイマー病早期診断のためのコンピュータ支援手法を提案する。 実験結果から,提案手法は精度と一般化性の観点から,最先端モデルに対して競争上の優位性があることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-10T11:08:55Z)
• Scale-Space Autoencoders for Unsupervised Anomaly Segmentation in Brain MRI [47.26574993639482]
  本研究では, 異常セグメンテーション性能の向上と, ネイティブ解像度で入力データのより鮮明な再構成を行う汎用能力を示す。 ラプラシアンピラミッドのモデリングにより、複数のスケールで病変のデライン化と集約が可能になる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-23T09:20:42Z)
• Modeling and Enhancing Low-quality Retinal Fundus Images [167.02325845822276]
  低画質の眼底画像は臨床観察における不確実性を高め、誤診のリスクを引き起こす。 本稿では,グローバルな劣化要因を抑えるために,臨床指向の基盤拡張ネットワーク(cofe-Net)を提案する。 合成画像と実画像の両方の実験により、我々のアルゴリズムは網膜の細部を失うことなく、低品質の眼底画像を効果的に補正することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-12T08:01:16Z)
• A Graph Gaussian Embedding Method for Predicting Alzheimer's Disease Progression with MEG Brain Networks [59.15734147867412]
  アルツハイマー病(AD)に関連する機能的脳ネットワークの微妙な変化を特徴付けることは、疾患進行の早期診断と予測に重要である。 我々は、多重グラフガウス埋め込みモデル(MG2G)と呼ばれる新しいディープラーニング手法を開発した。 我々はMG2Gを用いて、MEG脳ネットワークの内在性潜在性次元を検出し、軽度認知障害(MCI)患者のADへの進行を予測し、MCIに関連するネットワーク変化を伴う脳領域を同定した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-08T02:29:24Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。