論文の概要: Vision Transformers and Bi-LSTM for Alzheimer's Disease Diagnosis from 3D MRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.03132v1
• Date: Sat, 6 Jan 2024 06:11:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-09 20:22:48.944499
• Title: Vision Transformers and Bi-LSTM for Alzheimer's Disease Diagnosis from 3D MRI
• Title（参考訳）: 3次元MRIによるアルツハイマー病診断のための視覚変換器とBi-LSTM
• Authors: Taymaz Akan, Sait Alp, Mohammad A. N Bhuiyanb
• Abstract要約: 早期に診断された場合、アルツハイマー病(AD)を治療・治療することができる。 本研究では、視覚変換器(ViT)とバイLSTMを用いて、アルツハイマー病の診断のためのMRI画像の処理を提案する。 提案手法は,ADの診断のための精度,精度,Fスコア,リコールの点で良好に機能する。
• 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 is a brain disease that gets worse over time and affects memory, thinking, and behavior. Alzheimer's disease (AD) can be treated and managed if it is diagnosed early, which can slow the progression of symptoms and improve quality of life. In this study, we suggested using the Visual Transformer (ViT) and bi-LSTM to process MRI images for diagnosing Alzheimer's disease. We used ViT to extract features from the MRI and then map them to a feature sequence. Then, we used Bi-LSTM sequence modeling to keep the interdependencies between related features. In addition, we evaluated the performance of the proposed model for the binary classification of AD patients using data from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI). Finally, we evaluated our method against other deep learning models in the literature. The proposed method performs well in terms of accuracy, precision, F-score, and recall for the diagnosis of AD.
• Abstract（参考訳）: アルツハイマー病は時間とともに悪化し、記憶、思考、行動に影響を及ぼす脳疾患である。 アルツハイマー病(AD)は早期に診断され、症状の進行を遅らせ、生活の質を向上させることができる。 本研究では、視覚変換器(ViT)とバイLSTMを用いて、アルツハイマー病の診断のためのMRI画像の処理を提案する。 vitを使ってmriから特徴を抽出し、特徴列にマップしました。 次に,Bi-LSTMシークエンス・モデリングを用いて,関連する特徴間の相互依存性を維持する。 さらに、アルツハイマー病神経画像イニシアチブ(ADNI)のデータを用いて、AD患者のバイナリ分類のためのモデルの有効性を評価した。 最後に,本手法を文献中の他の深層学習モデルに対して評価した。 提案手法は,ADの診断のための精度,精度,Fスコア,リコールの点で良好に機能する。

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