Fugu-MT 論文翻訳(概要): Leveraging Deep Learning and Xception Architecture for High-Accuracy MRI Classification in Alzheimer Diagnosis

論文の概要: Leveraging Deep Learning and Xception Architecture for High-Accuracy MRI Classification in Alzheimer Diagnosis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16212v1
Date: Sun, 24 Mar 2024 16:11:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-26 16:56:25.779183
Title: Leveraging Deep Learning and Xception Architecture for High-Accuracy MRI Classification in Alzheimer Diagnosis
Title（参考訳）: アルツハイマー診断における高精度MRI分類のための深層学習とXception Architectureの活用
Authors: Shaojie Li, Haichen Qu, Xinqi Dong, Bo Dang, Hengyi Zang, Yulu Gong,
Abstract要約: 本研究の目的は、深層学習モデルを用いてMRI画像の分類を行い、アルツハイマー病の異なる段階を同定することである。実験の結果,Xceptionモデルに基づくディープラーニングフレームワークは,マルチクラスMRI画像分類タスクにおいて99.6%の精度を達成した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.295734491885682
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Exploring the application of deep learning technologies in the field of medical diagnostics, Magnetic Resonance Imaging (MRI) provides a unique perspective for observing and diagnosing complex neurodegenerative diseases such as Alzheimer Disease (AD). With advancements in deep learning, particularly in Convolutional Neural Networks (CNNs) and the Xception network architecture, we are now able to analyze and classify vast amounts of MRI data with unprecedented accuracy. The progress of this technology not only enhances our understanding of brain structural changes but also opens up new avenues for monitoring disease progression through non-invasive means and potentially allows for precise diagnosis in the early stages of the disease. This study aims to classify MRI images using deep learning models to identify different stages of Alzheimer Disease through a series of innovative data processing and model construction steps. Our experimental results show that the deep learning framework based on the Xception model achieved a 99.6% accuracy rate in the multi-class MRI image classification task, demonstrating its potential application value in assistive diagnosis. Future research will focus on expanding the dataset, improving model interpretability, and clinical validation to further promote the application of deep learning technology in the medical field, with the hope of bringing earlier diagnosis and more personalized treatment plans to Alzheimer Disease patients.
Abstract（参考訳）: 医学診断分野におけるディープラーニング技術の応用を探求するMRI(Magnetic Resonance Imaging)は、アルツハイマー病(AD)のような複雑な神経変性疾患の観察と診断にユニークな視点を提供する。ディープラーニング,特に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とXceptionネットワークアーキテクチャの進歩により,大量のMRIデータを前例のない精度で分析・分類することが可能になった。この技術の進歩は、脳構造の変化に対する理解を深めるだけでなく、非侵襲的な方法で疾患の進行をモニタリングするための新たな道を開く。本研究では、深層学習モデルを用いてMRI画像の分類を行い、一連の革新的なデータ処理とモデル構築手順を通じてアルツハイマー病の異なるステージを特定することを目的とする。実験の結果,Xceptionモデルに基づくディープラーニングフレームワークは,多クラスMRI画像分類タスクにおいて99.6%の精度を達成し,支援診断における潜在的な適用価値を示した。今後の研究は、より早期の診断とパーソナライズされた治療計画をアルツハイマー病患者にもたらすことを目的として、データセットの拡大、モデル解釈可能性の向上、医療分野におけるディープラーニング技術のさらなる適用を促進するための臨床検証に焦点を当てる。

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