3DMgNetを用いたアルツハイマー病の予測【JST・京大機械翻訳】

Gao Yelu; Huang Huang; Zhang Lian

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202210679258612 整理番号：22P0026607

3DMgNetを用いたアルツハイマー病の予測【JST・京大機械翻訳】

Predicting Alzheimer's Disease Using 3DMgNet

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発行年： 2022年01月12日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月12日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

Alzheimer病(AD)は,脳の不可逆的神経発生性疾患である。疾患は記憶喪失,コミュニケーション困難,および障害を引き起こす可能性がある。Alzheimer病の診断のために,医師の作業負荷を増加させるだけでなく,診断を高度に主観的に行うために,臨床的診断を評価するために,一連のスケールがしばしば必要である。したがって,アルツハイマー病では,早期診断マーカーを見つけるイメージング手段が最優先事項になっている。本論文では,Alzheimer病(AD)を診断するためのマルチグリッドと畳込みニューラルネットワークの統一フレームワークである新しい3DMgNetアーキテクチャを提案する。モデルは,オープンデータセット(ADNIデータセット)を用いて訓練され,次に,著者らの小さなデータセットでテストされる。最後に,モデルはAD対NC分類に対して92.133%の精度を達成し,モデルパラメータを著しく減少させた。【JST・京大機械翻訳】

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神経系の診断

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