Fugu-MT 論文翻訳(概要): Identifying Alzheimer Disease Dementia Levels Using Machine Learning Methods

論文の概要: Identifying Alzheimer Disease Dementia Levels Using Machine Learning Methods

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01428v1
Date: Thu, 2 Nov 2023 17:44:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-03 12:21:47.260950
Title: Identifying Alzheimer Disease Dementia Levels Using Machine Learning Methods
Title（参考訳）: 機械学習を用いたアルツハイマー病認知度の同定
Authors: Md Gulzar Hussain, Ye Shiren
Abstract要約: RF, SVM, CNNアルゴリズムを用いて認知症の4段階を分類する手法を提案する。以上の結果から,浸水特性を持つSVMの精度は96.25%であり,他の分類法よりも高いことがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Dementia, a prevalent neurodegenerative condition, is a major manifestation of Alzheimer's disease (AD). As the condition progresses from mild to severe, it significantly impairs the individual's ability to perform daily tasks independently, necessitating the need for timely and accurate AD classification. Machine learning or deep learning models have emerged as effective tools for this purpose. In this study, we suggested an approach for classifying the four stages of dementia using RF, SVM, and CNN algorithms, augmented with watershed segmentation for feature extraction from MRI images. Our results reveal that SVM with watershed features achieves an impressive accuracy of 96.25%, surpassing other classification methods. The ADNI dataset is utilized to evaluate the effectiveness of our method, and we observed that the inclusion of watershed segmentation contributes to the enhanced performance of the models.
Abstract（参考訳）: 認知症(Dementia)は、アルツハイマー病(AD)の主要な症状である。症状が軽度から重度に進行するにつれて、個人が単独で日常業務を行う能力が著しく低下し、時間的かつ正確なAD分類の必要性が増す。機械学習やディープラーニングモデルがこの目的のために効果的なツールとして登場した。本研究では, RF, SVM, CNNアルゴリズムを用いて認知症の4段階を分類する手法を提案する。以上の結果から,浸水特性を持つSVMの精度は96.25%であり,他の分類法よりも高いことがわかった。本手法の有効性を評価するためにadniデータセットを用いて,流域セグメンテーションの導入がモデルの性能向上に寄与することを確認した。

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