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J-GLOBAL ID：202102210118294414   整理番号：21A0005797

MRI画像を用いたAlzheimer病診断のための広範な学習システムの新しい畳込み変化【JST・京大機械翻訳】

A Novel Convolutional Variation of Broad Learning System for Alzheimer’s Disease Diagnosis by Using MRI Images

著者 (3件)： Han Ruizhi (Faculty of Science and Technology, University of Macau, Zhuhai, Macau) ,  Chen C. L. Philip (Faculty of Science and Technology, University of Macau, Zhuhai, Macau) ,  Liu Zhulin (School of Computer Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 214646-214657  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： Alzheimer病(AD)は,患者とその家族への大きな疼痛と損失を引き起こす重大な慢性健康問題である。その早期および正確な診断は,疾患の予防および治療に関して著しい進展を達成するであろう。磁気共鳴イメージング(MRI)は核医学診断において一般的に使用される技術である。しかし,MRIの複雑な構造のため,AD,制御正常(CN)および軽度認知障害(MCI)を診断することは,まだ挑戦的な問題である。本論文では,MRI画像に対するモデル診断を提案し,その畳込み変異体と同様に,広帯域学習システム(BLS)に基づくADの様々な段階を同定した。提案モデルの妥当性を検証するために,ADNIウェブサイトから収集したMRI画像に関する実験を行い,評価した。結果は,著者らのアルゴリズムがより良い精度とより少ない訓練時間で様々なタスクのために他の最先端のアルゴリズムより優れていることを示した。最後に,提案したアルゴリズムの交差ドメイン学習能力を独立ADデータセットで検証した。Copyright 2021 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： アルゴリズム ,  *畳込み ,  疼痛 ,  広帯域 ,  *NMRイメージング ,  *Alzheimer病
準シソーラス用語： 核医学 ,  *学習支援システム ,  学習能力 ,  健康問題 ,  軽度認知障害 ,  慢性化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (5件)： MRI画像 ,  Alzheimer病 ,  診断 ,  学習システム ,  畳込み