論文の概要: AlzhiNet: Traversing from 2DCNN to 3DCNN, Towards Early Detection and Diagnosis of Alzheimer's Disease

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02714v1
• Date: Thu, 3 Oct 2024 17:37:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-04 01:23:03.367972
• Title: AlzhiNet: Traversing from 2DCNN to 3DCNN, Towards Early Detection and Diagnosis of Alzheimer's Disease
• Title（参考訳）: AlzhiNet:2DCNNから3DCNNへ、アルツハイマー病の早期発見と診断に向けて
• Authors: Romoke Grace Akindele, Samuel Adebayo, Paul Shekonya Kanda, Ming Yu,
• Abstract要約: 2次元畳み込みニューラルネットワーク(2D-CNN)と3次元畳み込みニューラルネットワーク(3D-CNN)を統合した新しいハイブリッドディープラーニングフレームワークを提案する。 我々のフレームワークはKaggleとMIRIADのデータセットから磁気共鳴イメージング(MRI)で検証され、それぞれ98.9%と99.99%、AUCは100%である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6908255257928966
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Alzheimer's disease (AD) is a progressive neurodegenerative disorder with increasing prevalence among the aging population, necessitating early and accurate diagnosis for effective disease management. In this study, we present a novel hybrid deep learning framework that integrates both 2D Convolutional Neural Networks (2D-CNN) and 3D Convolutional Neural Networks (3D-CNN), along with a custom loss function and volumetric data augmentation, to enhance feature extraction and improve classification performance in AD diagnosis. According to extensive experiments, AlzhiNet outperforms standalone 2D and 3D models, highlighting the importance of combining these complementary representations of data. The depth and quality of 3D volumes derived from the augmented 2D slices also significantly influence the model's performance. The results indicate that carefully selecting weighting factors in hybrid predictions is imperative for achieving optimal results. Our framework has been validated on the Magnetic Resonance Imaging (MRI) from Kaggle and MIRIAD datasets, obtaining accuracies of 98.9% and 99.99%, respectively, with an AUC of 100%. Furthermore, AlzhiNet was studied under a variety of perturbation scenarios on the Alzheimer's Kaggle dataset, including Gaussian noise, brightness, contrast, salt and pepper noise, color jitter, and occlusion. The results obtained show that AlzhiNet is more robust to perturbations than ResNet-18, making it an excellent choice for real-world applications. This approach represents a promising advancement in the early diagnosis and treatment planning for Alzheimer's disease.
• Abstract（参考訳）: アルツハイマー病(英語: Alzheimer's disease, AD)は、進行性神経変性疾患であり、高齢者の頻度が増加し、効果的な疾患管理のために早期かつ正確な診断が必要である。 本研究では,2次元畳み込みニューラルネットワーク(2D-CNN)と3次元畳み込みニューラルネットワーク(3D-CNN)を統合したハイブリッドディープラーニングフレームワークを提案する。 広範な実験によると、AlzhiNetはスタンドアロンの2Dモデルと3Dモデルよりも優れており、データの補完的な表現を組み合わせることの重要性を強調している。 拡張された2Dスライスから得られた3Dボリュームの深さと品質もモデルの性能に大きく影響した。 その結果,ハイブリッド予測において重み付け係数を慎重に選択することが最適結果の達成に不可欠であることが示唆された。 我々のフレームワークはKaggleとMIRIADのデータセットから磁気共鳴イメージング(MRI)で検証され、それぞれ98.9%と99.99%、AUCは100%である。 さらに、アルジネットは、ガウスノイズ、明るさ、コントラスト、塩と唐辛子ノイズ、色ジッタ、オクルージョンを含む、アルツハイマーのカグルデータセット上の様々な摂動シナリオの下で研究された。 その結果、AlzhiNetはResNet-18よりも摂動に頑健であり、現実世界のアプリケーションには優れた選択肢であることがわかった。 このアプローチは、アルツハイマー病の早期診断と治療計画の進歩を示すものである。

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