Neural Network for Detecting Early stages of Alzheimer’s Disease

Q: 이 논문에서 정의한 신경망(NN)이란 무엇인가?

신경망(NN)은 두 개의 ReLU 은닉층과 하나의 시그모이드 분류층으로 구성된 모델이다. 이는 알츠하이머병 초기 단계를 탐지하기 위해 제안되었으며, 입력 데이터와 출력 사이의 숨겨진 의존성을 학습하여 예측하는 데 사용된다. 전통적인 머신러닝 모델과 달리 도메인 전문 지식이나 특징 추출 없이도 고수준 특징을 학습한다.

Q: 알츠하이머병 초기 단계 탐지에 신경망 모델이 기존 모델보다 우수한가?

연구 결과, 제안된 신경망 모델은 알츠하이머병 초기 단계 탐지에서 기존 머신러닝 모델보다 뛰어난 성능을 보인다. 정확도 0.913043, 재현율 0.85, AUC 0.923077을 달성하여, 기존 모델 중 가장 높은 성능을 보인 랜덤 포레스트 분류기보다 높은 수치를 기록하였다.

Temesgen Seyoum Alemayehu; Jaisoon Baek; We-duke Cho

자료유형: 학술대회자료

저자정보: Temesgen Seyoum Alemayehu (Ajou University) Jaisoon Baek (Ajou University) We-duke Cho (Ajou University)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2020 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2020.7

수록면: 868 - 870 (3page)

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Early detection of Alzheimer’s disease plays a significant role to prevent the severity of the disease in patient care. This paper analyzes the various traditional machine learning models and proposes a neural network classifier for detecting early stages of Alz ... 전체 초록 보기

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