論文の概要: A Novel Multimodal Framework for Early Detection of Alzheimers Disease Using Deep Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.03046v1
- Date: Tue, 05 Aug 2025 03:46:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-06 18:18:55.761324
- Title: A Novel Multimodal Framework for Early Detection of Alzheimers Disease Using Deep Learning
- Title（参考訳）: 深層学習を用いたアルツハイマー病早期発見のための新しいマルチモーダルフレームワーク
- Authors: Tatwadarshi P Nagarhalli, Sanket Patil, Vishal Pande, Uday Aswalekar, Prafulla Patil,
- Abstract要約: アルツハイマー病(英語版) (AD) は進行性神経変性疾患であり、早期診断において重大な課題を引き起こす。
従来の診断法は、疾患の多面的な性質を捉えるには不十分である。
我々は,MRI画像,認知評価,バイオマーカーという3つの主要な情報源からのデータを統合するADの早期検出のための新しい枠組みを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Alzheimers Disease (AD) is a progressive neurodegenerative disorder that poses significant challenges in its early diagnosis, often leading to delayed treatment and poorer outcomes for patients. Traditional diagnostic methods, typically reliant on single data modalities, fall short of capturing the multifaceted nature of the disease. In this paper, we propose a novel multimodal framework for the early detection of AD that integrates data from three primary sources: MRI imaging, cognitive assessments, and biomarkers. This framework employs Convolutional Neural Networks (CNN) for analyzing MRI images and Long Short-Term Memory (LSTM) networks for processing cognitive and biomarker data. The system enhances diagnostic accuracy and reliability by aggregating results from these distinct modalities using advanced techniques like weighted averaging, even in incomplete data. The multimodal approach not only improves the robustness of the detection process but also enables the identification of AD at its earliest stages, offering a significant advantage over conventional methods. The integration of biomarkers and cognitive tests is particularly crucial, as these can detect Alzheimer's long before the onset of clinical symptoms, thereby facilitating earlier intervention and potentially altering the course of the disease. This research demonstrates that the proposed framework has the potential to revolutionize the early detection of AD, paving the way for more timely and effective treatments
- Abstract（参考訳）: アルツハイマー病(英語: Alzheimers Disease, AD)は、進行性神経変性疾患であり、早期診断において重大な課題を生じ、しばしば治療が遅れ、患者の予後が低下する。
従来の診断法は、典型的には単一のデータモダリティに依存しており、この病気の多面的な性質を捉えるには不十分である。
本稿では、MRI画像、認知評価、バイオマーカーの3つの主要な情報源からのデータを統合する、ADの早期検出のための新しいマルチモーダルフレームワークを提案する。
このフレームワークは、MRI画像の解析にConvolutional Neural Networks(CNN)、認知およびバイオマーカーデータを処理するためにLong Short-Term Memory(LSTM)ネットワークを使用する。
このシステムは、不完全なデータであっても、重み付け平均化のような高度な技術を用いて、これらの異なるモダリティから結果を集約することで、診断精度と信頼性を向上させる。
マルチモーダルアプローチは検出プロセスの堅牢性を向上するだけでなく、早期のADの同定を可能にし、従来の手法よりも大きな優位性をもたらす。
バイオマーカーと認知テストの統合は、臨床症状の発症よりずっと前にアルツハイマーを検知し、早期の介入を容易にし、疾患の経過を変える可能性があるため、特に重要である。
本研究は,提案フレームワークが早期のAD検出に革命をもたらす可能性を示し,よりタイムリーかつ効果的な治療の道を開いた。
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