文献

J-GLOBAL ID：201802280644727276   整理番号：18A1147000

サポートベクトルマシンを用いた海馬領域の磁気共鳴画像におけるADの評価と分類【JST・京大機械翻訳】

Evaluation and classification of AD in magnetic resonance images on hippocampus region using support vector machines

著者 (2件)： Viswanathan R. (Department of Information Technology and Management, Arul Anandar College, Karumathur, Madurai) ,  Perumal K. (Department of Computer, Application, Madurai Kamaraj, University, Madurai)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICPCSI  ページ： 783-789  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： いくつかの行動症状の同定は,アルツハイマー病における年齢関連の懸念またはストレスにしばしば誤って関連している。疾患の正しい診断とモニタリングは,追加の資源を必要とする。アルツハイマー病の分類のための新しい方法論は,医療支援のためのMR画像からである。500人以上の患者の画像を有する大規模データベースを用いた。本研究では,2つの異なる問題に取り組んだ。1つは分類法を開発し,MR画像を正常またはアルツハイマー病のいずれかとして分類し,2つ目は正常被験者,MCI患者とAD患者の間の同定と分類のために開発した。認知症の早期診断を支援するツールサポートベクトルマシンを提供することができた。この方法の概要は,MRIsからのウェーブレット特徴抽出,次元縮小,訓練試験細分化,およびサポートベクトルマシンを用いた分類を含む。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： 特徴抽出 ,  *NMRイメージング ,  *画像 ,  患者 ,  *サポートベクトルマシン ,  Alzheimer病 ,  認知症 ,  早期診断 ,  *海馬 ,  次元縮小 ,  波束
準シソーラス用語： 細分化 ,  被験者 ,  分類法 ,  行動症状 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 神経系の診断  (GN02000H) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (6件)： サポートベクトルマシン ,  海馬 ,  磁気共鳴画像 ,  AD ,  評価 ,  分類