論文の概要: Multimodal Identification of Alzheimer's Disease: A Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12842v1
- Date: Fri, 6 Oct 2023 12:48:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-15 15:36:45.436683
- Title: Multimodal Identification of Alzheimer's Disease: A Review
- Title（参考訳）: アルツハイマー病のマルチモーダル診断
- Authors: Guian Fang, Mengsha Liu, Yi Zhong, Zhuolin Zhang, Jiehui Huang,
Zhenchao Tang, Calvin Yu-Chian Chen
- Abstract要約: アルツハイマー病は認知障害と記憶喪失を特徴とする進行性神経疾患である。
近年、多くのチームがADの早期分類研究にコンピュータ支援診断技術を適用している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.6358128931887705
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Alzheimer's disease is a progressive neurological disorder characterized by
cognitive impairment and memory loss. With the increasing aging population, the
incidence of AD is continuously rising, making early diagnosis and intervention
an urgent need. In recent years, a considerable number of teams have applied
computer-aided diagnostic techniques to early classification research of AD.
Most studies have utilized imaging modalities such as magnetic resonance
imaging (MRI), positron emission tomography (PET), and electroencephalogram
(EEG). However, there have also been studies that attempted to use other
modalities as input features for the models, such as sound, posture,
biomarkers, cognitive assessment scores, and their fusion. Experimental results
have shown that the combination of multiple modalities often leads to better
performance compared to a single modality. Therefore, this paper will focus on
different modalities and their fusion, thoroughly elucidate the mechanisms of
various modalities, explore which methods should be combined to better harness
their utility, analyze and summarize the literature in the field of early
classification of AD in recent years, in order to explore more possibilities of
modality combinations.
- Abstract（参考訳）: アルツハイマー病は認知障害と記憶喪失を特徴とする進行性神経障害である。
高齢化に伴い、ADの頻度は増加し続けており、早期診断や介入が緊急に必要となる。
近年、多くのチームがADの早期分類研究にコンピュータ支援診断技術を適用している。
ほとんどの研究は、MRI(MRI)、ポジトロン放射断層撮影(PET)、脳波(EEG)などの画像モダリティを活用している。
しかし、音、姿勢、バイオマーカー、認知評価スコア、それらの融合といったモデルの入力特徴として、他のモダリティを使おうとした研究もある。
実験結果から,複数モーダルの組合せは単一モーダルに比べて性能が向上することが示された。
そこで本稿では, 様々なモダリティとその融合に着目し, 様々なモダリティのメカニズムを徹底的に解明し, それらの有効性を活かすために組み合わせるべき方法を探究し, 近年のADの早期分類分野における文献を解析・要約し, モダリティの組み合わせの可能性を探究する。
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