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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.8
- 수록면
- 940 - 952 (13page)
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The Alzheimer"s disease (AD) is a neurodegenerative disease commonly found in the elderly individuals. It is one of the most common forms of dementia; patients with AD suffer from a degradation of cognitive abilities over time. To correctly diagnose AD, compuated-aided system equipped with automatic classification algorithm is of great importance. In this paper, we propose a novel deep learning based classification algorithm that takes advantage of MRI biomarker images including brain areas of hippocampus and cerebrospinal fluid for the purpose of improving the AD classification performance. In particular, we develop a new approach that effectively applies MRI biomarker patch images as input to 3D Deep Convolution Neural Network. To integrate multiple classification results from multiple biomarker patch images, we proposed the effective confidence score fusion that combine classification scores generated from soft-max layer. Experimental results show that AD classification performance can be considerably enhanced by using our proposed approach. Compared to the conventional AD classification approach relying on entire MRI input, our proposed method can improve AD classification performance of up to 10.57% thanks to using biomarker patch images. Moreover, the proposed method can attain better or comparable AD classification performances, compared to state-of-the-art methods.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 제안 방법
3. 실험 및 분석
4. 결론
REFERENCE
참고문헌 (29)
참고문헌 신청
E. Ba?ar and B. Guntekin, “A Review of Brain Oscillations in Cognitive Disorders and the Role of Neurotransmitters,” Brain Research, pp. 172-193, 2008.
Alzheimer’s Association, “Alzheimer's Disease Facts and Figures,” Alzheimer’s and Dementia, Vol. 13, No. 4, pp. 325-373, 2017.
A. Farooq, S. Anwar, M. Awais, and S. Rehman. “A Deep CNN Based Multi-class Classification of Alzheimer's Disease Using MRI,” Proceeding of 2017 IEEE International Conference on Imaging Systems and Techniques, pp. 1-6, 2017.
S. Esmaeilzadeh, DI. Belivanis, K.M. Pohl, and E. Adeli, “End-to-end Alzheimer’s Disease Diagnosis and Biomarker Identification,” Proceeding of International Workshop on Machine Learning in Medical Imaging, pp. 337-345, 2018.
T. Tong, K. Gray, Q. Gao, L. Chen, and D. Rueckert, “Multi-modal Classification of Alzheimer's Disease Using Nonlinear Graph Fusion,” Pattern Recognition, Vol. 63, pp. 171-181, 2017.
Alzheimer’s Association, “Alzheimer's Disease Facts and Figures,” Alzheimer’s and Dementia, Vol. 13, No. 4, pp. 325-373, 2017.
A. Farooq, S. Anwar, M. Awais, and S. Rehman. “A Deep CNN Based Multi-class Classification of Alzheimer's Disease Using MRI,” Proceeding of 2017 IEEE International Conference on Imaging Systems and Techniques, pp. 1-6, 2017.
S. Esmaeilzadeh, DI. Belivanis, K.M. Pohl, and E. Adeli, “End-to-end Alzheimer’s Disease Diagnosis and Biomarker Identification,” Proceeding of International Workshop on Machine Learning in Medical Imaging, pp. 337-345, 2018.
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