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/2407.10921v3
• Date: Sun, 17 Nov 2024 17:55:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:30:01.710192
• 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, Pavan Kumar S, Aravintakshan S A, Kannan A,
• Abstract要約: アルツハイマー病(英: Alzheimer's disease、AD)は、何百万人もの患者で毎年診断される、最も一般的な神経変性疾患である。 従来のCNNは画像中の大量の低レベル情報を抽出できるが、高レベルの極小粒子を抽出することができない。 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Alzheimer's disease (AD) is the most common neurodegeneration, annually diagnosed in millions of patients. The present medicine scenario still finds challenges in the exact diagnosis and classification of AD through neuroimaging data. Traditional CNNs can extract a good amount of low-level information in an image but fail to extract high-level minuscule particles, 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, enabling the model to capture both broad and fine-grained features simultaneously. We also propose a Bi-Focal Perspective mechanism to highlight the subtle neurofibrillary tangles and amyloid plaques in the MRI scans, ensuring that critical pathological markers are accurately identified. Our model achieved an F1-Score of 99.31%, precision of 99.24%, and recall of 99.51%. These scores prove that our model is significantly better than the state-of-the-art (SOTA) CNNs in existence.
• Abstract（参考訳）: アルツハイマー病(英: Alzheimer's disease、AD)は、何百万人もの患者で毎年診断される、最も一般的な神経変性疾患である。 現在の医療シナリオでは、神経画像データによるADの正確な診断と分類の課題がまだ発見されている。 従来のCNNは画像中の大量の低レベル情報を抽出できるが、高レベルの極小粒子を抽出することができない。 そこで本研究では,異なるスケールで情報抽出を行うグラニュラ特徴統合手法と,より効率的な情報フローを組み合わせ,広範かつきめ細かな特徴を同時に捉えることができるモデルを提案する。 また,MRI画像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を強調表示し,重要な病理マーカーを正確に同定するバイフォーカスパースペクティブ機構も提案した。 我々のモデルはF1スコア99.31%、精度99.24%、リコール99.51%を達成した。 これらのスコアは、我々のモデルが既存のSOTA(State-of-the-art)CNNよりもはるかに優れていることを証明している。

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