論文の概要: Emergence of Transfer Learning towards Specific Identification of Alzheimer's Disease A Prospective Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.14731v1
- Date: Thu, 13 Aug 2026 02:01:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-18 19:59:03.054953
- Title: Emergence of Transfer Learning towards Specific Identification of Alzheimer's Disease A Prospective Approach
- Title（参考訳）: アルツハイマー病の特定化に向けた転帰学習の創発 : 先進的アプローチ
- Abstract要約: トランスファーラーニング (TL) は, 大規模データセット上で事前学習したモデルを用いてAD診断を行った。
本稿では,TLベースのAD診断システムにおける説明可能なAIの導入について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Worldwide, millions of senior citizens are suffering from Alzheimer disease abbreviated as AD, a well- versed form of dementia. AD is featured by amnesia, intellectual disability, and difficulty with consciousness. DL and ML models are undoubtedly explored to identify AD related patterns on large dimensional neuroimaging data but they need global optimization and are suffering from overfitting issue that might yield dissatisfactory result in testing data set. DL overcomes the issue by convolution of input image with kernel but any sudden change in the MRI image or human manipulation, limited pre- processing of the images can mislead CNN in achieving highly accurate detection. Transfer Learning (TL) has proved itself in AD diagnosis by utilizing pre-trained models on large data sets to guide novice model in a new neuroimaging dataset. This review provides an inclusive glimpse of TL implication in classification, identification including the conversion of AD. Keeping in view, we have assessed the strengths and limitations of TL in improvising diagnostic accuracy even with limited data. The uniqueness of the present review is the incorporation of explainable AI in TL based AD diagnosis system. Finally, it can be claimed that the review will guide the new re-searchers in the area of TL induced neurodegenerative disease detection.
- Abstract（参考訳）: 世界中で、何百万人もの高齢者がアルツハイマー病を患っている。
ADは記憶失調、知的障害、意識障害を特徴とする。
DLとMLモデルは、大きな次元のニューロイメージングデータ上のAD関連パターンを特定するために明らかに調査されているが、大域的な最適化が必要であり、データセットのテストにおいて不満足な結果をもたらす可能性のある過度な問題に悩まされている。
DLは入力画像とカーネルとの畳み込みによってこの問題を克服するが、MRI画像の突然の変化や人間の操作によって、画像の限定された事前処理は、CNNを極めて正確な検出で誤解を招く可能性がある。
トランスファーラーニング(TL)は、新しいニューロイメージングデータセットで初心者モデルをガイドするために、大規模データセット上で事前訓練されたモデルを利用することで、AD診断において証明されている。
本総説は,ADの変換を含む分類,同定におけるTL含意を包括的に垣間見るものである。
留意点として,限られたデータでも診断精度を向上する上で,TLの強度と限界を評価した。
本稿では,TLベースのAD診断システムにおける説明可能なAIの導入について述べる。
最後に、このレビューは、TL誘発神経変性疾患の検出領域において、新たな研究者を導くものであると主張できる。
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