論文の概要: Alzheimer's Magnetic Resonance Imaging Classification Using Deep and Meta-Learning Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12126v1
- Date: Mon, 20 May 2024 15:44:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-21 12:45:20.563558
- Title: Alzheimer's Magnetic Resonance Imaging Classification Using Deep and Meta-Learning Models
- Title（参考訳）: ディープラーニングモデルとメタラーニングモデルを用いたアルツハイマーの磁気共鳴画像分類
- Authors: Nida Nasir, Muneeb Ahmed, Neda Afreen, Mustafa Sameer,
- Abstract要約: 本研究では,最新のCNNを特徴とする深層学習技術を活用することで,アルツハイマー病(AD)のMRIデータを分類することに焦点を当てた。
アルツハイマー病は高齢者の認知症の主要な原因であり、徐々に認知機能障害を引き起こす不可逆的な脳疾患である。
将来、この研究は、信号、画像、その他のデータを含む他の種類の医療データを組み込むように拡張することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4561590439700076
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Deep learning, a cutting-edge machine learning approach, outperforms traditional machine learning in identifying intricate structures in complex high-dimensional data, particularly in the domain of healthcare. This study focuses on classifying Magnetic Resonance Imaging (MRI) data for Alzheimer's disease (AD) by leveraging deep learning techniques characterized by state-of-the-art CNNs. Brain imaging techniques such as MRI have enabled the measurement of pathophysiological brain changes related to Alzheimer's disease. Alzheimer's disease is the leading cause of dementia in the elderly, and it is an irreversible brain illness that causes gradual cognitive function disorder. In this paper, we train some benchmark deep models individually for the approach of the solution and later use an ensembling approach to combine the effect of multiple CNNs towards the observation of higher recall and accuracy. Here, the model's effectiveness is evaluated using various methods, including stacking, majority voting, and the combination of models with high recall values. The majority voting performs better than the alternative modelling approach as the majority voting approach typically reduces the variance in the predictions. We report a test accuracy of 90% with a precision score of 0.90 and a recall score of 0.89 in our proposed approach. In future, this study can be extended to incorporate other types of medical data, including signals, images, and other data. The same or alternative datasets can be used with additional classifiers, neural networks, and AI techniques to enhance Alzheimer's detection.
- Abstract（参考訳）: 最先端の機械学習アプローチであるディープラーニングは、複雑な高次元データ、特に医療分野における複雑な構造を特定するという点で、従来の機械学習よりも優れています。
本研究では,最新のCNNを特徴とする深層学習技術を活用することで,アルツハイマー病(AD)のMRIデータを分類することに焦点を当てた。
MRIなどの脳イメージング技術により、アルツハイマー病に関連する病態生理学的脳変化の測定が可能になった。
アルツハイマー病は高齢者の認知症の主要な原因であり、徐々に認知機能障害を引き起こす不可逆的な脳疾患である。
本稿では,ソリューションのアプローチに対して個別にベンチマークディープモデルをトレーニングし,その後,複数のCNNの効果を高いリコールと精度の観測に組み合わせるために,アンサンブルアプローチを用いる。
ここでは、積み重ね、多数決、高いリコール値のモデルの組み合わせなど、様々な手法を用いてモデルの有効性を評価する。
多数決は、概して予測のばらつきを減少させるため、代替のモデリングアプローチよりも優れている。
提案手法では,精度スコア0.90,リコールスコア0.89の試験精度90%を報告した。
将来、この研究は、信号、画像、その他のデータを含む他の種類の医療データを組み込むように拡張することができる。
同じまたは代替のデータセットは、アルツハイマーの検出を強化するために、追加の分類器、ニューラルネットワーク、AI技術で使用することができる。
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