論文の概要: A Dual-Attention Aware Deep Convolutional Neural Network for Early Alzheimer's Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.10921v1
- Date: Mon, 15 Jul 2024 17:22:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-16 14:00:49.046484
- Title: A Dual-Attention Aware Deep Convolutional Neural Network for Early Alzheimer's Detection
- Title(参考訳): アルツハイマー早期発見のための深部畳み込みニューラルネットワークを意識した二重注意型ニューラルネットワーク
- Authors: Pandiyaraju V, Shravan Venkatraman, Abeshek A, Aravintakshan S A, Pavan Kumar S, Kannan A,
- Abstract要約: アルツハイマー病(英: Alzheimer's disease、AD)は、神経変性の主要な形態であり、毎年何百万人もの人に影響を及ぼす。
ニューロイメージングデータからADを分類するための2重注意強化深層学習フレームワークを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Alzheimer's disease (AD) represents the primary form of neurodegeneration, impacting millions of individuals each year and causing progressive cognitive decline. Accurately diagnosing and classifying AD using neuroimaging data presents ongoing challenges in medicine, necessitating advanced interventions that will enhance treatment measures. In this research, we introduce a dual attention enhanced deep learning (DL) framework for classifying AD from neuroimaging data. Combined spatial and self-attention mechanisms play a vital role in emphasizing focus on neurofibrillary tangles and amyloid plaques from the MRI images, which are difficult to discern with regular imaging techniques. Results demonstrate that our model yielded remarkable performance in comparison to existing state of the art (SOTA) convolutional neural networks (CNNs), with an accuracy of 99.1%. Moreover, it recorded remarkable metrics, with an F1-Score of 99.31%, a precision of 99.24%, and a recall of 99.5%. These results highlight the promise of cutting edge DL methods in medical diagnostics, contributing to highly reliable and more efficient healthcare solutions.
- Abstract(参考訳): アルツハイマー病(英語版) (AD) は神経変性の主要な形態であり、毎年何百万人もの個人に影響を与え、進歩的な認知低下を引き起こす。
神経画像データを用いたADの正確な診断と分類は、医学における進行中の課題を示し、治療措置を強化する先進的な介入を必要としている。
本研究では,脳神経画像データからADを分類するための2重注意強化深層学習(DL)フレームワークを提案する。
空間と自己保持の複合機構は,MRI画像から神経原線維の絡み合いやアミロイドプラークに焦点をあてることにおいて重要な役割を担っている。
その結果,既存の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と比較して,99.1%の精度で優れた性能を示した。
さらに、F1スコアは99.31%、精度は99.24%、リコールは99.5%であった。
これらの結果は、医療診断における最先端のDL手法の約束を強調し、信頼性が高く、より効率的な医療ソリューションに寄与する。
関連論文リスト
- Early diagnosis of Alzheimer's disease from MRI images with deep learning model [0.7673339435080445]
アルツハイマー病は世界中で認知症の最も一般的な原因である。
認知症の分類には、医学的履歴レビュー、神経心理学的テスト、MRI(MRI)などのアプローチが含まれる
本稿では,AD画像から重要な特徴を抽出するために,事前学習した畳み込みニューラルネットワークをDEMNET認知ネットワークに適用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-27T15:07:26Z) - Beyond the Eye: A Relational Model for Early Dementia Detection Using Retinal OCTA Images [42.75763279888966]
早期発症アルツハイマー病 (AD) と軽度認知障害 (MCI) をコントロールから識別するために, 網膜光コヒーレンストモグラフィー (OCTA) を用いた新しいPolarNet+を提案する。
提案手法は,まずカルト座標から極座標へのOCTA画像のマッピングを行う。
次に,包括的かつ臨床的に有用な情報抽出のための3次元画像のシリアライズと解析を行う多視点モジュールを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-09T15:10:34Z) - AXIAL: Attention-based eXplainability for Interpretable Alzheimer's Localized Diagnosis using 2D CNNs on 3D MRI brain scans [43.06293430764841]
本研究では,3次元MRIを用いたアルツハイマー病診断の革新的手法を提案する。
提案手法では,2次元CNNがボリューム表現を抽出できるソフトアテンション機構を採用している。
ボクセルレベルの精度では、どの領域に注意が払われているかを同定し、これらの支配的な脳領域を同定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-02T16:44:00Z) - SNeurodCNN: Structure-focused Neurodegeneration Convolutional Neural Network for Modelling and Classification of Alzheimer's Disease [0.0]
認知症の主要な形態であるアルツハイマー病(AD)は、世界的な課題となっている。
現在の臨床診断は、放射線技師の専門家による解釈に依存しており、これは人間の誤りを招きやすい。
本稿では,SNeurodCNNという新しい構造に着目した神経変性CNNアーキテクチャを含むディープラーニングフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-08T14:33:57Z) - Diagnosing Alzheimer's Disease using Early-Late Multimodal Data Fusion
with Jacobian Maps [1.5501208213584152]
アルツハイマー病(英語: Alzheimer's disease、AD)は、老化に影響を及ぼす神経変性疾患である。
本稿では,自動特徴抽出とランダム森林のための畳み込みニューラルネットワークを利用する,効率的な早期融合(ELF)手法を提案する。
脳の容積の微妙な変化を検出するという課題に対処するために、画像をヤコビ領域(JD)に変換する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-25T19:02:57Z) - Patched Diffusion Models for Unsupervised Anomaly Detection in Brain MRI [55.78588835407174]
本稿では,正常脳解剖のパッチベース推定法として拡散モデルの生成タスクを再構築する手法を提案する。
腫瘍と多発性硬化症について検討し,既存のベースラインと比較して25.1%の改善がみられた。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-07T09:40:22Z) - Diagnose Like a Radiologist: Hybrid Neuro-Probabilistic Reasoning for
Attribute-Based Medical Image Diagnosis [42.624671531003166]
本稿では,属性に基づく医用画像診断のためのハイブリッド型ニューロ確率推論アルゴリズムを提案する。
我々は,ハイブリッド推論アルゴリズムを2つの困難な画像診断タスクに適用することに成功している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-19T12:06:46Z) - Variational Knowledge Distillation for Disease Classification in Chest
X-Rays [102.04931207504173]
我々は,X線に基づく疾患分類のための新しい確率的推論フレームワークである反復的知識蒸留(VKD)を提案する。
提案手法の有効性を,X線画像とEHRを用いた3つの公開ベンチマークデータセットに示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-19T14:13:56Z) - Many-to-One Distribution Learning and K-Nearest Neighbor Smoothing for
Thoracic Disease Identification [83.6017225363714]
ディープラーニングは、病気の識別性能を改善するための最も強力なコンピュータ支援診断技術となった。
胸部X線撮影では、大規模データの注釈付けには専門的なドメイン知識が必要で、時間を要する。
本論文では、単一モデルにおける疾患同定性能を改善するために、複数対1の分布学習(MODL)とK-nearest neighbor smoothing(KNNS)手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-26T02:29:30Z) - Deep Convolutional Neural Network based Classification of Alzheimer's
Disease using MRI data [8.609787905151563]
アルツハイマー病(Alzheimer's disease、AD)は、脳細胞を破壊し、患者の記憶に損失を引き起こす進行性および不治性の神経変性疾患である。
本稿では,不均衡な3次元MRIデータセットを用いた2次元深部畳み込みニューラルネットワーク(2D-DCNN)によるADの診断手法を提案する。
このモデルはMRIをAD、軽度認知障害、正常制御の3つのカテゴリに分類し、99.89%の分類精度を不均衡クラスで達成した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-08T06:51:08Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。