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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.10
- 수록면
- 891 - 895 (5page)
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Alzheimer’s disease is a neurodegenerative disease that affects the brain structure and its functions. Early and accurate detection of AD through medical imaging may improve lifespan and overall quality of life for patients and their caretakers. In this paper, a specially developed sparse autoencoder is used to accurately detect AD in PET/CT (Positron Emission Tomography/ Computerized Tomography) brain images. Sagittal and coronal images were created from axial images, and those were trained separately to compare classification results. Two-stage training is utilized; first stage, a supervised training to train the classifier to identify the AD, and an unsupervised learning in order to produce an image output. In the created dataset, state-of-the-art classification models are trained and compared to the developed model. A 98.67% accuracy is reached for sagittal images. Detailed information is provided in chapters three and four.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. RELATED WORKS FOR ALZHEIMER’S DISEASE CLASSIFICATION
3. DEEP LEARNING MODEL
4. EXPERIMENTAL RESULTS AND CONSIDERATIONS
REFERENCES
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