Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhancing Early Alzheimer Disease Detection through Big Data and Ensemble Few-Shot Learning

論文の概要: Enhancing Early Alzheimer Disease Detection through Big Data and Ensemble Few-Shot Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.19282v1
Date: Wed, 22 Oct 2025 06:35:03 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-10-25 03:08:15.218597
Title: Enhancing Early Alzheimer Disease Detection through Big Data and Ensemble Few-Shot Learning
Title（参考訳）: 早期アルツハイマー病検出のビッグデータとアンサンブル・ショット・ラーニングによる強化
Authors: Safa Ben Atitallah, Maha Driss, Wadii Boulila, Anis Koubaa,
Abstract要約: アルツハイマー病(英: Alzheimer disease)は、様々な脳領域で障害を起こし、記憶障害を引き起こす重度の脳疾患である。アルツハイマー病の検出精度を向上させるための効果的な方法が不可欠である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.03912486724182
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Alzheimer disease is a severe brain disorder that causes harm in various brain areas and leads to memory damage. The limited availability of labeled medical data poses a significant challenge for accurate Alzheimer disease detection. There is a critical need for effective methods to improve the accuracy of Alzheimer disease detection, considering the scarcity of labeled data, the complexity of the disease, and the constraints related to data privacy. To address this challenge, our study leverages the power of big data in the form of pre-trained Convolutional Neural Networks (CNNs) within the framework of Few-Shot Learning (FSL) and ensemble learning. We propose an ensemble approach based on a Prototypical Network (ProtoNet), a powerful method in FSL, integrating various pre-trained CNNs as encoders. This integration enhances the richness of features extracted from medical images. Our approach also includes a combination of class-aware loss and entropy loss to ensure a more precise classification of Alzheimer disease progression levels. The effectiveness of our method was evaluated using two datasets, the Kaggle Alzheimer dataset and the ADNI dataset, achieving an accuracy of 99.72% and 99.86%, respectively. The comparison of our results with relevant state-of-the-art studies demonstrated that our approach achieved superior accuracy and highlighted its validity and potential for real-world applications in early Alzheimer disease detection.
Abstract（参考訳）: アルツハイマー病(英: Alzheimer disease)は、様々な脳領域で障害を起こし、記憶障害を引き起こす重度の脳疾患である。ラベル付き医療データの限られた可用性は、アルツハイマー病の正確な検出に重大な課題をもたらす。ラベル付きデータの不足、疾患の複雑さ、およびデータプライバシに関連する制約を考慮すると、アルツハイマー病の検出精度を向上させる効果的な方法が不可欠である。この課題に対処するために,本研究では,Few-Shot Learning(FSL)とアンサンブルラーニングのフレームワーク内で,事前学習された畳み込みニューラルネットワーク(CNN)という形で,ビッグデータのパワーを活用している。本稿では,FSLにおける強力な手法であるPrototypeal Network(ProtoNet)に基づくアンサンブル手法を提案する。この統合により、医用画像から抽出した特徴の豊かさが向上する。我々のアプローチには、アルツハイマー病の進行レベルをより正確に分類するために、クラス認識障害とエントロピー障害の組み合わせも含まれている。提案手法の有効性は,Kaggle Alzheimer データセットと ADNI データセットの2つのデータセットを用いて評価し,それぞれ99.72% と 99.86% の精度を得た。以上の結果から,本手法はより精度が高く,早期アルツハイマー病検出における現実的応用の可能性を強調した。

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