Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Dual-Attention Aware Deep Convolutional Neural Network for Early Alzheimer's Detection

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。

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