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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.2
- 수록면
- 475 - 483 (9page)
- DOI
- 10.9728/dcs.2024.25.2.475
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본 논문은 Structural MRI를 기반으로 한 효율적인 주의력결핍 과잉행동장애(ADHD) 진단 시스템을 제시한다. 이 시스템은 Region-of-Interest(ROI) 접근 방식을 사용하여 ADHD-200 데이터베이스에 존재하는 7개 뇌 영역(Amygdala, Caudate, Cerebellar Vermis, Corpus Callosum, Hippocampus, Striatum, and Thalamus)의 Structural MRI에서 특징들을 추출한다. 추출된 특징들을 활용하여 ADHD를 세 가지 하위 유형(ADHD-C, ADHD-H, ADHD-I)와 TDC(Typical Development Controls)을 분류하기 위해 효율적인 분류기의 훈련을 시도한다. 효율적인 훈련을 위해 유전 알고리즘을 기반으로 특별히 맞춤화된 ROI 선택 방법(roiFSM)을 통해 ~40000개의 추출된 ROI 세트를 처리하고 가장 중요한 ROI의 하위 세트를 선택한다. 선택된 ROI 하위 집합은 Extreme Learning Machine을 사용하여 효율적인 ADHD 분류기를 훈련한다. 실험 결과는 제안된 본 접근 방식이 전반적인 테스트 정확도의 관점에서 기존 기술보다 우수한 성능을 지닌다는 점을 분명하게 보여준다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. ADHD-200 database
III. Proposed Efficient ADHD Diagnostic Technique
IV. Extreme Learning Machine
V. Experimental Results
VI. Conclusion
참고문헌
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