抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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は今日まで硬化されていないが,初期段階におけるAlzheimer病検出は,コストの点,進歩と生活先の適切なヘルスケアのための事前に計画を助けるためばかりでなく,今後の研究のための臨床病因を提供する患者の生活に大きな影響を与える。はAlzheimer病の段階を明らかにするために,スパースでノイズ除去オートエンコーダを用いた特徴融合法を検討した。アルツハイマー病,軽度認知障害,早期軽症認知障害および正常対照群患者の四コホートは,高水準および低水準特徴の融合を燃料とする多項式ロジスティック回帰を用いて分類する。高レベル特徴は積層オートエンコーダから抽出した。結果は,特徴融合は,典型的なオートエンコーダの性能を高めることを示した。しかし,ノイズ除去オートエンコーダを用いた特徴融合の性能は全体の正確度,精度,および再現率の意味でオートエンコーダのスパース訓練のそれより優れていた。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】