論文の概要: Deep Learning for Early Alzheimer Disease Detection with MRI Scans
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.09999v1
- Date: Fri, 17 Jan 2025 07:30:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-20 14:00:17.350240
- Title: Deep Learning for Early Alzheimer Disease Detection with MRI Scans
- Title（参考訳）: MRIを用いた早期アルツハイマー病検出のための深層学習
- Authors: Mohammad Rafsan, Tamer Oraby, Upal Roy, Sanjeev Kumar, Hansapani Rodrigo,
- Abstract要約: アルツハイマー病は、患者のMRIスキャンと神経心理学的検査の詳細な評価によって診断を必要とする。
本研究は,AD診断の精度と効率を向上させるために,既存のディープラーニングモデルと比較する。
感度,特異性,計算効率を考慮した厳密な評価を行い,各モデルの強みと弱みを判定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9806397201363817
- License:
- Abstract: Alzheimer's Disease is a neurodegenerative condition characterized by dementia and impairment in neurological function. The study primarily focuses on the individuals above age 40, affecting their memory, behavior, and cognitive processes of the brain. Alzheimer's disease requires diagnosis by a detailed assessment of MRI scans and neuropsychological tests of the patients. This project compares existing deep learning models in the pursuit of enhancing the accuracy and efficiency of AD diagnosis, specifically focusing on the Convolutional Neural Network, Bayesian Convolutional Neural Network, and the U-net model with the Open Access Series of Imaging Studies brain MRI dataset. Besides, to ensure robustness and reliability in the model evaluations, we address the challenge of imbalance in data. We then perform rigorous evaluation to determine strengths and weaknesses for each model by considering sensitivity, specificity, and computational efficiency. This comparative analysis would shed light on the future role of AI in revolutionizing AD diagnostics but also paved ways for future innovation in medical imaging and the management of neurodegenerative diseases.
- Abstract（参考訳）: アルツハイマー病(英語: Alzheimer's Disease)は、認知症と神経機能障害を特徴とする神経変性疾患である。
この研究は、主に40歳以上の個人に焦点を当て、脳の記憶、行動、認知過程に影響を与える。
アルツハイマー病は、患者のMRIスキャンと神経心理学的検査の詳細な評価によって診断を必要とする。
このプロジェクトは、AD診断の精度と効率を向上させるために、既存のディープラーニングモデルを比較し、特に、畳み込みニューラルネットワーク、ベイジアン畳み込みニューラルネットワーク、およびU-netモデルと、Open Access Series of Imaging Studies 脳MRIデータセットを比較した。
さらに、モデル評価における堅牢性と信頼性を確保するため、データの不均衡の課題に対処する。
次に、感度、特異性、計算効率を考慮し、各モデルの強さと弱点を決定するために厳密な評価を行う。
この比較分析は、AD診断の革新におけるAIの将来的な役割を浮き彫りにしただけでなく、医療画像の将来の革新と神経変性疾患の管理のための道を開いた。
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