論文の概要: Introducing an ensemble method for the early detection of Alzheimer's disease through the analysis of PET scan images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.15443v1
- Date: Sun, 17 Mar 2024 16:12:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-01 02:54:20.838705
- Title: Introducing an ensemble method for the early detection of Alzheimer's disease through the analysis of PET scan images
- Title（参考訳）: PETスキャン画像解析によるアルツハイマー病早期発見のためのアンサンブル法の導入
- Authors: Arezoo Borji, Taha-Hossein Hejazi, Abbas Seifi,
- Abstract要約: 本研究は、アルツハイマー病を制御正常(CN)、進行性軽度認知障害(pMCI)、安定性軽度認知障害(sMCI)、アルツハイマー病(AD)の4つのグループに分類する難しい課題について考察する。
いくつかのディープラーニングモデルと伝統的な機械学習モデルがアルツハイマー病の検出に使われている。
その結果、深層学習モデルを用いてMCI患者間の差異を判断すると、全体の平均精度は93.13%、AUCは94.4%となることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8192907805418583
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Alzheimer's disease is a progressive neurodegenerative disorder that primarily affects cognitive functions such as memory, thinking, and behavior. In this disease, there is a critical phase, mild cognitive impairment, that is really important to be diagnosed early since some patients with progressive MCI will develop the disease. This study delves into the challenging task of classifying Alzheimer's disease into four distinct groups: control normal (CN), progressive mild cognitive impairment (pMCI), stable mild cognitive impairment (sMCI), and Alzheimer's disease (AD). This classification is based on a thorough examination of PET scan images obtained from the ADNI dataset, which provides a thorough understanding of the disease's progression. Several deep-learning and traditional machine-learning models have been used to detect Alzheimer's disease. In this paper, three deep-learning models, namely VGG16 and AlexNet, and a custom Convolutional neural network (CNN) with 8-fold cross-validation have been used for classification. Finally, an ensemble technique is used to improve the overall result of these models. The results show that using deep-learning models to tell the difference between MCI patients gives an overall average accuracy of 93.13% and an AUC of 94.4%.
- Abstract（参考訳）: アルツハイマー病(英: Alzheimer disease)は、主に記憶、思考、行動などの認知機能に影響を与える進行性神経変性疾患である。
この疾患では、進行性MCI患者が発症するので、早期に診断することが非常に重要である。
本研究は、アルツハイマー病を制御正常(CN)、進行性軽度認知障害(pMCI)、安定性軽度認知障害(sMCI)、アルツハイマー病(AD)の4つのグループに分類する難しい課題について考察した。
この分類は、ADNIデータセットから得られたPETスキャン画像の徹底的な検査に基づいており、疾患の進行を徹底的に理解している。
アルツハイマー病を検出するために、いくつかのディープラーニングモデルと伝統的な機械学習モデルが使用されている。
本稿では、VGG16とAlexNetという3つのディープラーニングモデルと、8倍のクロスバリデーションを持つカスタム畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて分類を行った。
最後に、これらのモデル全体の結果を改善するためにアンサンブル技術を用いる。
その結果、深層学習モデルを用いてMCI患者間の差異を判断すると、全体の平均精度は93.13%、AUCは94.4%となることがわかった。
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