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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 1,404 - 1,407 (4page)
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Alzheimer’s disease (AD) is a rapidly progressing neurological condition that causes brain function to deteriorate (atrophy). T1-weighted MRI characterization of Alzheimer’s disease (AD), Mild Cognitive Impairment (MCI), and Cognitive Normal (CN) individuals is still critical. In this paper, we propose the compact convolutional transformer (CCT) architecture for Alzheimer’s disease classification, which are requiring fewer parameters and providing superior accuracy. When trained from scratch on the ADNI dataset with 0.4M parameters, the proposed architecture achieves 92.48% accuracy for multiclass classification in the experimental results.
목차
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Materials & Method
Ⅲ. Experimental Results
Ⅳ. Conclusion
References
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