Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhanced Deep Learning Methodologies and MRI Selection Techniques for Dementia Diagnosis in the Elderly Population

論文の概要: Enhanced Deep Learning Methodologies and MRI Selection Techniques for Dementia Diagnosis in the Elderly Population

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17324v1
Date: Wed, 24 Jul 2024 14:48:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-25 13:34:51.553437
Title: Enhanced Deep Learning Methodologies and MRI Selection Techniques for Dementia Diagnosis in the Elderly Population
Title（参考訳）: 高齢者の認知症診断における深層学習法とMRI選択法
Authors: Nikolaos Ntampakis, Konstantinos Diamantaras, Ioanna Chouvarda, Vasileios Argyriou, Panagiotis Sarigianndis,
Abstract要約: 3次元脳磁気共鳴画像(MRI)による認知症・非認知症高齢者の分類法を提案する。提案手法は,MRIスライスを選択的に処理し,最も関連性の高い脳領域に着目し,少ない情報領域を除外するユニークな手法である。この方法論は、3つのカスタムディープラーニングモデルからなる信頼に基づく分類委員会によって補完される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.103059984821972
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Dementia, a debilitating neurological condition affecting millions worldwide, presents significant diagnostic challenges. In this work, we introduce a novel methodology for the classification of demented and non-demented elderly patients using 3D brain Magnetic Resonance Imaging (MRI) scans. Our approach features a unique technique for selectively processing MRI slices, focusing on the most relevant brain regions and excluding less informative sections. This methodology is complemented by a confidence-based classification committee composed of three custom deep learning models: Dem3D ResNet, Dem3D CNN, and Dem3D EfficientNet. These models work synergistically to enhance decision-making accuracy, leveraging their collective strengths. Tested on the Open Access Series of Imaging Studies(OASIS) dataset, our method achieved an impressive accuracy of 94.12%, surpassing existing methodologies. Furthermore, validation on the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) dataset confirmed the robustness and generalizability of our approach. The use of explainable AI (XAI) techniques and comprehensive ablation studies further substantiate the effectiveness of our techniques, providing insights into the decision-making process and the importance of our methodology. This research offers a significant advancement in dementia diagnosis, providing a highly accurate and efficient tool for clinical applications.
Abstract（参考訳）: 認知症 (Dementia) は、世界中の何百万もの人に影響を及ぼす神経疾患である。本研究では3次元脳磁気共鳴画像(MRI)を用いた認知症・非高齢高齢者の分類法について紹介する。提案手法は,MRIスライスを選択的に処理し,最も関連性の高い脳領域に着目し,少ない情報領域を除外するユニークな手法である。この方法論は、Dem3D ResNet、Dem3D CNN、Dem3D EfficientNetという3つのカスタムディープラーニングモデルからなる信頼性ベースの分類委員会によって補完されている。これらのモデルは、総合的な強みを活用して、意思決定の精度を高めるために相乗的に機能する。 OASIS(Open Access Series of Imaging Studies)データセットを用いて,既存の手法を超越した94.12%の精度を達成した。さらに、アルツハイマー病神経画像イニシアチブ(ADNI)データセットの検証により、我々のアプローチの堅牢性と一般化性が確認された。説明可能なAI(XAI)技術と包括的アブレーション研究の使用は、我々の技術の有効性をさらに裏付け、意思決定プロセスと方法論の重要性に関する洞察を提供する。本研究は、認知症診断の大幅な進歩を提供し、臨床応用に極めて正確かつ効率的なツールを提供する。

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