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J-GLOBAL ID：201802262327188737   整理番号：18A1808283

Alzheimer病診断のための植物相画像解析【JST・京大機械翻訳】

Florbetapir Image Analysis for Alzheimer’s Disease Diagnosis

著者 (5件)： Sahumbaiev Ivan (National Technical University of Ukraine “Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute”, Kyiv, Ukraine) ,  Popov Anton (National Technical University of Ukraine “Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute”, Kyiv, Ukraine) ,  Ivanushkina Nataliia (National Technical University of Ukraine “Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute”, Kyiv, Ukraine) ,  Ramirez Javier (Department of Signal Theory, Networking and Communications, University of Granada, Granada, Spain) ,  Gorriz Juan Manuel (Department of Signal Theory, Networking and Communications, University of Granada, Granada, Spain)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ELNANO  ページ： 277-280  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： 数十年以上のアルツハイマー病(AD)は,十分の治癒なしで残っており,疾患修飾法のみが利用可能である。本論文では,ADまたはMild認知障害(MCI)の存在を検出するために,フロートタピル(18F-AV-45)トレーサーによるアミロイド-PET画像の解析を行った。本論文の最初の部分は,画像処理パイプライン,特に空間正規化と特徴抽出に専用である。第二の部分は,深い学習法を用いたマルチクラス分類器の開発に向けられている。特に,深い神経回路網を開発して,3つの段階を区別した:健康管理(HC),MCIおよびAD。ニューラルネットワークを調整し,訓練した後,78%の最終特異性と90%の感度を達成した。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： *Alzheimer病 ,  正規化 ,  *フローラ ,  神経回路網 ,  学習 ,  アミロイド ,  健康管理 ,  *画像分析 ,  特徴抽出 ,  ニューラルネットワーク ,  *画像 ,  画像処理
準シソーラス用語： 特異性 ,  認知障害 ,  疾患修飾 , 【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 (4件)： Alzheimer病 ,  診断 ,  植物相 ,  画像解析