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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.1
- 수록면
- 26 - 34 (9page)
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치매의 다양한 형태와 알츠하이머병의 효율적이고 정확한 진단은 최신 연구 주제이다. 치매환자의 의학적 치료를 위해 치매와 알츠하이머병의 정확한 실험은 필수적이다. 그러나 전통적인 분류법은 가격이 비싸고 성능이 느리며 재현불가능하다. 그러므로 목표는 뇌 영상 분류를 위한 자동적 컴퓨터 기반 시스템을 재현하는 것이다. 하버드 메디컬학교로부터 T2급 66개의 다운로드된 영상을 사용한다. 이 논문에서 바이오마커로 SMRI 사용을 제안한다. 우선, MRI로부터 특징 추출을 위해 웨이브렛 변환들 중 Daubechies-4의 이차원 이산 웨이브렛 변환 (2-D DWT)를 사용한다. 둘째로 주성분분석 (PCA)은 단지 10개의 특징 절감을 위해 이용한다. 세 번째로 이러한 감소된 특징은 분류를 위해 Bagged Trees 분류기를 이용한다. 6배 교차 검증은 69.7%의 분류 정확도를 보여준다. 게다가Bagged Trees 분류기는 효과적이며 이러한 접근은 실용적으로 유익한 툴이 될 수 있다.
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참고문헌 (7)
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Alewijn Ott / 1995 / Prevalence of Alzheimer's disease and vascular dementia: association with education / The Rotterdam study 310(6985):970~973
Yudong Zhang / 2011 / A hybrid method for MRI brain image classification / Expert Systems with Applications 38(8):10049~10053
El-Dahshan / 2010 / Hybrid intelligent techniques for MRI brain images classification / Digital Signal Processing 20(2):433~441
Dietterich Thomas G / 2000 / Ensemble methods in machine learning / International workshop on multiple classifier systems :1~15
Sandeep Chaplot / 2006 / Classification of magnetic resonance brain images using wavelets as input to support vectors machine and neural network / Biomedical Signal Processing and Control 1(1):86~92
Yudong Zhang / 2011 / A hybrid method for MRI brain image classification / Expert Systems with Applications 38(8):10049~10053
El-Dahshan / 2010 / Hybrid intelligent techniques for MRI brain images classification / Digital Signal Processing 20(2):433~441
Dietterich Thomas G / 2000 / Ensemble methods in machine learning / International workshop on multiple classifier systems :1~15
Sandeep Chaplot / 2006 / Classification of magnetic resonance brain images using wavelets as input to support vectors machine and neural network / Biomedical Signal Processing and Control 1(1):86~92
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