論文の概要: Hybridized Convolutional Neural Networks and Long Short-Term Memory for
Improved Alzheimer's Disease Diagnosis from MRI Scans
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.05353v1
- Date: Fri, 8 Mar 2024 14:34:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-11 13:27:14.971014
- Title: Hybridized Convolutional Neural Networks and Long Short-Term Memory for
Improved Alzheimer's Disease Diagnosis from MRI Scans
- Title（参考訳）: mriスキャンによるアルツハイマー病診断の改善を目的とした畳み込みニューラルネットワークと長期記憶のハイブリッド化
- Authors: Maleka Khatun, Md Manowarul Islam, Habibur Rahman Rifat, Md. Shamim
Bin Shahid, Md. Alamin Talukder, Md Ashraf Uddin
- Abstract要約: 本研究では,CNNモデルの特徴抽出機能とLSTMモデルの検出機能を組み合わせたハイブリッドモデルを提案する。
ADNIデータセットを利用したハイブリッドモデルのトレーニング。
モデルの精度は98.8%、感度は100%、特異度は76%に達した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.621434923709917
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Brain-related diseases are more sensitive than other diseases due to several
factors, including the complexity of surgical procedures, high costs, and other
challenges. Alzheimer's disease is a common brain disorder that causes memory
loss and the shrinking of brain cells. Early detection is critical for
providing proper treatment to patients. However, identifying Alzheimer's at an
early stage using manual scanning of CT or MRI scans is challenging. Therefore,
researchers have delved into the exploration of computer-aided systems,
employing Machine Learning and Deep Learning methodologies, which entail the
training of datasets to detect Alzheimer's disease. This study aims to present
a hybrid model that combines a CNN model's feature extraction capabilities with
an LSTM model's detection capabilities. This study has applied the transfer
learning called VGG16 in the hybrid model to extract features from MRI images.
The LSTM detects features between the convolution layer and the fully connected
layer. The output layer of the fully connected layer uses the softmax function.
The training of the hybrid model involved utilizing the ADNI dataset. The trial
findings revealed that the model achieved a level of accuracy of 98.8%, a
sensitivity rate of 100%, and a specificity rate of 76%. The proposed hybrid
model outperforms its contemporary CNN counterparts, showcasing a superior
performance.
- Abstract（参考訳）: 脳関連疾患は、手術手順の複雑さ、高いコスト、その他の課題など、いくつかの要因により、他の疾患よりも敏感である。
アルツハイマー病は、記憶喪失と脳細胞の収縮を引き起こす一般的な脳疾患である。
早期発見は患者に適切な治療を与えるために重要である。
しかし,CTやMRIを手動でスキャンすることで早期にアルツハイマー病を同定することは困難である。
そのため研究者たちは、機械学習とディープラーニングの方法論を用いて、アルツハイマー病を検出するためにデータセットのトレーニングを伴い、コンピュータ支援システムの探索に取り組んできた。
本研究では,CNNモデルの特徴抽出機能とLSTMモデルの検出機能を組み合わせたハイブリッドモデルを提案する。
本研究では,VGG16と呼ばれる伝達学習をハイブリッドモデルに適用し,MRI画像から特徴を抽出した。
lstmは畳み込み層と完全連結層との間の特徴を検出する。
完全連結層の出力層はソフトマックス関数を使用する。
ADNIデータセットを利用したハイブリッドモデルのトレーニング。
実験の結果,モデルの精度は98.8%,感度100%,特異度76%であった。
提案したハイブリッドモデルは、同時代のCNNモデルよりも優れており、優れた性能を示している。
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