文献

J-GLOBAL ID：201702271059782497   整理番号：17A1036544

球状スパース符号化を用いたアルツハイマー病の臨床診断における皮質厚測定の強化【Powered by NICT】

Empowering cortical thickness measures in clinical diagnosis of Alzheimer’s disease with spherical sparse coding

著者 (6件)： Zhang Jie (School of Computing, Informatics, and Decision Systems Engineering, Arizona State Univ., Tempe, United States of America) ,  Fan Yonghui (School of Computing, Informatics, and Decision Systems Engineering, Arizona State Univ., Tempe, United States of America) ,  Li Qingyang (School of Computing, Informatics, and Decision Systems Engineering, Arizona State Univ., Tempe, United States of America) ,  Thompson Paul M. (Imaging Genetics Center, Institute for Neuroimaging and Informatics, Univ.of Southern California, Marina del Rey, United States of America) ,  Ye Jieping (Dept. of Computational Medicine and Bioinformatics, Univ.of Michigan, Ann Arbor, United States of America) ,  Wang Yalin (School of Computing, Informatics, and Decision Systems Engineering, Arizona State Univ., Tempe, United States of America)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISBI  ページ： 446-450  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 磁気共鳴イメージング(MRI)を介してin vivoで行った皮質厚さ推定はAlzheimer病の進行(AD)の診断と理解のための重要な技術である。臨床群分類のためのサポートベクトルマシン(SVM)と特徴として生皮質厚測定を用いた直接中程度の結果を与えるのみ脳領域は,AD進行になる時に同じように萎縮ではないからである。,一般的に最終的な分類のための最も適切な特徴のみを保持するために必要とされる特徴縮小。本論文では,球状スパース符号化および辞書学習法を提案し,四基の構造的MRIデータ:認知損なわれていない(CU),初期軽度認知障害(EMCI),MCI(LMCI)とADを含むアルツハイマー病神経画像処理イニシアティブ(ADNI)2データセット(N=201)からの公的に利用可能なデータに比較的高い分類結果を達成した。提案したフレームワークは,推定皮質厚と入力としてFreeSurferにより計算された球面パラメタリゼーションをとり,皮質表面の球状パラメータ領域における重み付きパッチを構築した。表面パッチ特徴に適用し,続いて最大プーリングによる最終的な特徴集合を抽出することであるスパース符号化。最後に,SVMは二元群分類のために採用した。結果は他の皮質形態計測システムよりも提案法の優位性を示し,ADの早期発見と防止を研究するために異なる方法を提供する。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *皮質 ,  早期診断 ,  球面 ,  NMRイメージング ,  *Alzheimer病 ,  パラメタリゼーション ,  サポートベクトルマシン ,  形状測定
準シソーラス用語： ニューロイメージング ,  軽度認知障害 ,  構造的MRI ,  辞書学習 ,  脳領域 ,  *臨床診断 ,  *スパースコーディング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (7件)： 球状 ,  スパース符号化 ,  アルツハイマー ,  臨床診断 ,  皮質 ,  厚 ,  強化