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논문 기본 정보
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- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.6
- 수록면
- 2,040 - 2,046 (7page)
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Alzheimer’s disease is a neuro-degenerative disease with severe memory deficits and cognitive declines. These symptoms are generally along with various structural changes including the weakened connectivity between brain regions, that may lead lowered information processing and thus consequent cognitive declines. In this paper, we developed a deep learning model to classify Alzheimer’s disease. We extracted brain networks from diffusion-weighted MR image (DWI) of each individual, and used a recently developed deep learning algorithm, graph convolutional neural network (GCN). Our model achieved 90.7% accuracy on average. We also investigate which brain regions were used to make decisions. We extracted the brain regions with statistically significant differences between groups through Grad-CAM on the results of GCN. This showed that GCN also considers the brain regions similar to those found in the traditional statistical analyses.
목차
Abstract
I. 서론
II. 데이터 획득
Ⅲ. 딥러닝 모델
Ⅳ. 결과
Ⅴ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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