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J-GLOBAL ID：201802262336608935   整理番号：18A0443951

MRIスキャンからの海馬領域の解析を用いたアルツハイマー病の検出のための機械学習に基づくアプローチ【Powered by NICT】

A machine learning based approach for detection of alzheimer’s disease using analysis of hippocampus region from MRI scan

著者 (2件)： Raut Arpita (Student of Master of Engineering, Department of Computer Engineering, Vidyalankar Institute of Technology, University of Mumbai, India) ,  Dalal Vipul (Department of Computer Engineering, Vidyalankar Institute of Technology, University of Mumbai, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCMC  ページ： 236-242  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： アルツハイマー病は進行性かつ不可逆的な神経学的疾患であり,年齢65歳以上の人々における認知症の最も一般的な原因である。患者の脳に深刻な損傷を防止できる前駆期のアルツハイマー病の検出は非常に重要である。本論文では,機械学習アプローチを用いたMRIからのAlzheimer病を検出する方法を提案した。提案されたアプローチはMRIスキャンからの海馬領域の集合組織と形状特徴を抽出し,ニューラルネットワークはAlzheimer病の種々の段階の検出のための多重クラス分類器として使用した。提案した方法は,実施中であり,従来の手法と比較して良好な精度を与えることが期待される。Copyright 2018 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： 神経系疾患 ,  ニューラルネットワーク ,  不可逆性 ,  認知症 ,  多重化 ,  患者 ,  *Alzheimer病 ,  集合組織 ,  *機械学習 ,  *海馬 ,  *走査
準シソーラス用語： 形状特徴 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (6件)： MRI ,  スキャン ,  海馬 ,  解析 ,  アルツハイマー ,  機械学習