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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.10
- 수록면
- 1,168 - 1,177 (10page)
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In order to diagnose and prevent Alzheimer"s Disease (AD), it is becoming increasingly important to develop a CAD(Computer-aided Diagnosis) system for AD diagnosis, which provides effective treatment for patients by analyzing 3D MRI images. It is essential to apply powerful deep learning algorithms in order to automatically classify stages of Alzheimer"s Disease and to develop a Alzheimer"s Disease support diagnosis system that has the function of detecting hippocampus and CSF(Cerebrospinal fluid) which are important biomarkers in diagnosis of Alzheimer"s Disease. In this paper, for AD diagnosis, we classify a given MRI data into three categories of AD, mild cognitive impairment, and normal control according by applying 3D brain MRI image to the Faster R-CNN model and detect hippocampus and CSF in MRI image. To do this, we use the 2D MRI slice images extracted from the 3D MRI data of the Faster R-CNN, and perform the widely used majority voting algorithm on the resulting bounding box labels for classification. To verify the proposed method, we used the public ADNI data set, which is the standard brain MRI database. Experimental results show that the proposed method achieves impressive classification performance compared with other state-of-the-art methods.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 제안 방법
3. 실험 결과 및 분석
4. 결론
REFERENCE
참고문헌 (21)
참고문헌 신청
R. Brookmeyer / 2007 / Forecasting the Global Burden of Alzheimer’s Disease / Alzheimer's and Dementia 3(3):186~191
C. Grady / 2016 / Age Differences in the Functional Interactions among the Default, Frontoparietal Control, and Dorsal Attention Networks / Neurobiology of Aging 41:159~172
S. Ren / 2015 / Faster R-cnn : Towards Real-time Object Detection with Region Proposal Networks / Advances in Neural Information Processing Systems :91~99
A. Payan / 2015 / Predicting Alzheimer's Disease : a Neuroimaging Study with 3D Convolutional Neural Networks / arXiv Preprint arXiv : 1502. 02506
K. Aderghal / 2017 / Classification of sMRI for Alzheimer's Disease Diagnosis with CNN: Single Siamese Networks with 2D+? Approach and Fusion on ADNI / Proceeding of the 2017 ACM on International Conference on Multimedia Retrieval :494~498
C. Grady / 2016 / Age Differences in the Functional Interactions among the Default, Frontoparietal Control, and Dorsal Attention Networks / Neurobiology of Aging 41:159~172
S. Ren / 2015 / Faster R-cnn : Towards Real-time Object Detection with Region Proposal Networks / Advances in Neural Information Processing Systems :91~99
A. Payan / 2015 / Predicting Alzheimer's Disease : a Neuroimaging Study with 3D Convolutional Neural Networks / arXiv Preprint arXiv : 1502. 02506
K. Aderghal / 2017 / Classification of sMRI for Alzheimer's Disease Diagnosis with CNN: Single Siamese Networks with 2D+? Approach and Fusion on ADNI / Proceeding of the 2017 ACM on International Conference on Multimedia Retrieval :494~498
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