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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보통신학회 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING 2024 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING Vo.15 No.1
- 발행연도
- 2024.1
- 수록면
- 83 - 87 (5page)
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Presently, the leading cause of dementia is Alzheimer's Disease (AD), which has no effective treatment in existence, and one of the significant challenges is dearly detection. This is because AD is a progressive neurological condition where no symptoms are evident until cognition is mildly impaired. It is characterized primarily by amyloid plaques that form over time as part of an immune response to exposure to toxicity within the brain. Beyond genetics, external factors contribute to the onset and progression, proving it difficult to carry out diagnosis and prognosis. Artificial Intelligence has helped with studying the disease to an extent, and studies with imaging data have proved more effective than those with clinical data. This research uses an explainable artificial intelligence (XAI) approach wherein deep learning methods are used on imaging datasets to extract key features based on their correlation, which will then be classified through machine learning techniques. The objective is to have a model trained on only relevant deep features with the highest possible accuracy.
목차
Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. SYSTEM MODEL AND METHODS
Ⅲ. RESULTS
Ⅳ. DISCUSSION AND CONCLUSIONS
REFERENCES
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