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J-GLOBAL ID：202102245338296415   整理番号：21A2899926

アルツハイマー病のアンサンブルスパース分類【JST・京大機械翻訳】

Ensemble sparse classification of Alzheimer’s disease

著者 (5件)： Liu Manhua (Department of Radiology and BRIC, University of North Carolina at Chapel Hill, NC 27599, USA) ,  Liu Manhua (Department of Instrument Science and Engineering, SEIEE, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, 200240, China) ,  Zhang Daoqiang (Department of Radiology and BRIC, University of North Carolina at Chapel Hill, NC 27599, USA) ,  Zhang Daoqiang (Department of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Aeronautics & Astronautics, Nanjing, 210016, China) ,  Shen Dinggang (Department of Radiology and BRIC, University of North Carolina at Chapel Hill, NC 27599, USA)
資料名： NeuroImage  (NeuroImage)
巻： 60  号： 2  ページ： 1106-1116  発行年： 2012年 
JST資料番号： W3139A  ISSN： 1053-8119  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 高次元パターン分類法,例えばサポートベクトルマシン(SVM)は,その前駆段階,すなわち軽度認知障害(MCI)を含むAlzheimer病(AD)の診断を支援するために,構造的および機能的脳画像(磁気共鳴イメージング(MRI))の分析のために広く研究されている。ほとんどの既存の分類方法は,神経画像データから特徴を抽出し,次に分類を実行するための単一分類器を構築する。しかし,神経画像データのノイズと小さなサンプルサイズのため,良好な分類性能を達成するために十分にロバストであるグローバル分類器だけを訓練することは,挑戦的である。本論文では,単一大域的分類器を構築する代わりに,局所パッチの異なる部分集合に基づく複数の個別分類器を構築する局所パッチベース部分空間アンサンブル法を提案し,それらをより正確でロバストな分類のためにそれらを結合した。具体的には,局所空間一貫性を捉えるために,各脳画像を多数の局所パッチに分割し,パッチの部分集合をパッチプールからランダムに選択し,弱い分類器を構築した。ここでは,画像データ(例えば,顔)の分類に有効であることを示した。次に,複数の弱い分類器を結合して最終決定を行った。方法:MR画像を用いたAlzheimer病神経イメージングイニシアティブ(ADNI)データベースからの652人の被験者(198AD患者,225MCIおよび229正常対照を含む)について著者らの方法を評価した。実験結果は,著者らの方法が,AD分類のための94.86%のROC曲線(AUC)と,MCI分類のための87.85%と92.90%のAUCの正確度を達成して,MR画像を使用するAD/MCI分類のための最先端の方法と比較して,著者らの方法の非常に有望な性能を実証することを示した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  データベース ,  パターン分類 ,  高次元 ,  NMRイメージング ,  ロバスト性 ,  *Alzheimer病 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： ROC曲線 ,  被験者 ,  画像データ ,  脳画像 ,  部分空間 ,  軽度認知障害 ,  ニューロイメージング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： AD診断 ,  スパース表現ベース分類器(SRC) ,  ランダム部分空間アンサンブル ,  局所パッチ

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： アルツハイマー ,  アンサンブル ,  分類