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J-GLOBAL ID：201802247754522520   整理番号：18A2023777

畳み込みニューラルネットワークに基づくAlzheimer病のための新しいマルチモーダルMRI解析【JST・京大機械翻訳】

A Novel Multimodal MRI Analysis for Alzheimer’s Disease Based on Convolutional Neural Network

著者 (7件)： Wang Yan (Department of Electronic & Information Engineering, Harbin Institute of Technology Shenzhen Graduate School, Shenzhen, China) ,  Yang Yanwu (Department of Electronic & Information Engineering, Harbin Institute of Technology Shenzhen Graduate School, Shenzhen, China) ,  Guo Xin (Department of Electronic & Information Engineering, Harbin Institute of Technology Shenzhen Graduate School, Shenzhen, China) ,  Ye Chenfei (Department of Electronic & Information Engineering, Harbin Institute of Technology Shenzhen Graduate School, Shenzhen, China) ,  Gao Na (Department of Electronic & Information Engineering, Harbin Institute of Technology Shenzhen Graduate School, Shenzhen, China) ,  Fang Yuan (Department of Electronic & Information Engineering, Harbin Institute of Technology Shenzhen Graduate School, Shenzhen, China) ,  Ma Heather T. (Department of Electronic & Information Engineering, Harbin Institute of Technology Shenzhen Graduate School, Shenzhen, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： EMBC  ページ： 754-757  発行年： 2018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： 近年,アルツハイマー病(AD)はヒトの健康に重大な脅威となっているが,ADの正確なスクリーニングと診断は困難な問題のままである。多モード磁気共鳴画像(MRI)は,非侵襲的方法で脳機能と構造の変化を同定するのを助けることができる。深い学習,特に畳込みニューラルネットワーク(CNN)は,分類のための適切な特徴を自動的に検出するために利用できる。それは,コンピュータ支援ADスクリーニングと同定によく適合する。本論文は,CNNに基づく多モードMRI分析法を提案して,それは単一型MRIデータ解析にも好適であった。最初に,人間の脳ネットワーク連結性マトリックスを,CNNの入力データとして用いた多モードMRIデータから抽出した。次に,新規CNNフレームワークを提案して,ネットワークマトリックスを処理して,AD,健nes軽度認知障害(aMCI)患者および正常対照(NC)を分類した。本方法の利点は,著者らがCNNコンボリューションカーネルを通して多モードMRI情報を結合して,より高い分類精度を達成することにあった。著者らの実験において,AD,aMCI患者およびNCの包括的分類精度は,多モードMRIデータを入力として用いるとき,92.06%と高く,多モードMRIデータ解析のための参照を提供するのに十分有効である。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 連結性 ,  *多モード ,  データ解析 ,  NMRイメージング ,  患者 ,  *Alzheimer病 ,  畳込み ,  スクリーニング ,  CAE【計算機】 ,  *ネットワーク
準シソーラス用語： 分類精度 ,  軽度認知障害 ,  入力データ ,  脳機能 ,  非侵襲 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 畳み込みニューラルネットワーク ,  Alzheimer病 ,  マルチモーダル ,  MRI ,  解析