論文の概要: Leveraging Bi-Focal Perspectives and Granular Feature Integration for Accurate Reliable Early Alzheimer's Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.10921v2
• Date: Fri, 08 Nov 2024 14:55:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 14:52:42.742457
• Title: Leveraging Bi-Focal Perspectives and Granular Feature Integration for Accurate Reliable Early Alzheimer's Detection
• Title（参考訳）: 早期アルツハイマー病の重症度診断における二焦点的視点と粒界的特徴統合の活用
• 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(英語版)(AD)は神経変性の最も一般的な形態であり、毎年何百万人もの人に影響を及ぼす。 従来の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は画像から低レベル情報を捉えるのに長けているが、高レベル極小粒子を抽出する能力は最適ではない。 本稿では,異なるスケールでの情報抽出と効率的な情報フローを組み合わせた新しいグラニュラー特徴統合手法を提案する。
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• Abstract: Alzheimer's disease (AD) is the most common form of neurodegeneration, which impacts millions of people each year. Diagnosing and classifying AD accurately with neuroimaging data is an ongoing challenge in the field of medicine. Traditional Convolutional Neural Networks (CNNs) are good at capturing low-level information from images, but their capability to extract high-level minuscule particles is suboptimal, which is a significant challenge in detecting AD from MRI scans. To overcome this, we propose a novel Granular Feature Integration method to combine information extraction at different scales combined with an efficient information flow. We also propose a Bi-Focal Perspective mechanism to highlight focus on subtle neurofibrillary tangles and amyloid plaques in MRI scans. Our model yielded an F1-Score of 99.31%, a precision of 99.24%, and a recall of 99.51%, which shows a major improvement in comparison to existing state-of-the-art (SOTA) CNNs.
• Abstract（参考訳）: アルツハイマー病(英語版)(AD)は神経変性の最も一般的な形態であり、毎年何百万人もの人に影響を及ぼす。 神経画像データと正確にADを診断・分類することは、医学分野において現在進行中の課題である。 従来の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は画像から低レベルの情報を捉えるのに長けているが、高レベルの極小粒子を抽出する能力は最適ではない。 そこで本研究では,異なるスケールでの情報抽出と効率的な情報フローを組み合わせた,新しいグラニュラー特徴統合手法を提案する。 また,MRIにおける微妙な神経線維の絡み合いとアミロイドプラークに焦点をあてるバイフォーカスパースペクティブ機構を提案する。 我々のモデルでは、F1スコア99.31%、精度99.24%、リコール99.51%が得られ、既存のSOTA(State-of-the-art)CNNと比較して大幅に改善された。

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