論文の概要: Computer aided diagnosis system for Alzheimers disease using principal component analysis and machine learning based approaches
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09553v1
- Date: Mon, 15 Apr 2024 15:49:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-01 08:49:26.576943
- Title: Computer aided diagnosis system for Alzheimers disease using principal component analysis and machine learning based approaches
- Title（参考訳）: 主成分分析と機械学習を用いたアルツハイマー病のコンピュータ診断システム
- Authors: Lilia Lazli,
- Abstract要約: アルツハイマー病(英語: Alzheimers disease、AD)は、重度の神経疾患である。
治療はできないが、早期発見は症状の改善に大きく貢献する。
機械学習ベースのアプローチは、医療画像処理タスクのための人気があり、モチベーションのよいモデルである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Alzheimers disease (AD) is a severe neurological brain disorder. It is not curable, but earlier detection can help improve symptoms in a great deal. The machine learning based approaches are popular and well motivated models for medical image processing tasks such as computer-aided diagnosis. These techniques can improve the process for accurate diagnosis of AD. In this paper, we investigate the performance of these techniques for AD detection and classification using brain MRI and PET images from the OASIS database. The proposed system takes advantage of the artificial neural network and support vector machines as classifiers, and principal component analysis as a feature extraction technique. The results indicate that the combined scheme achieves good accuracy and offers a significant advantage over the other approaches.
- Abstract（参考訳）: アルツハイマー病(英語: Alzheimers disease、AD)は、重度の神経疾患である。
治療はできないが、早期発見は症状の改善に大きく貢献する。
機械学習ベースのアプローチは、コンピュータ支援診断のような医療画像処理タスクのための、人気があり、モチベーションのよいモデルである。
これらの技術はADの正確な診断のプロセスを改善することができる。
本稿では,OASISデータベースからの脳MRIおよびPET画像を用いたAD検出と分類におけるこれらの手法の性能について検討する。
提案システムは,ニューラルネットワークを応用し,ベクトルマシンを分類器としてサポートし,特徴抽出手法として主成分分析を行う。
その結果、この組み合わせ方式は精度が良く、他の手法よりも大きな優位性をもたらすことが示唆された。
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