Medan datoriserad Tomografi (CT) kan ha varit det första avbildningsverktyget för att studera människans hjärna, har det ännu inte implementerats i klinisk beslutsprocess för diagnos av Alzheimers sjukdom (AD). Å andra sidan, med karaktären av att vara allmänt förekommande, billig och icke-invasiv, CT presenterar diagnostiska egenskaper AD i stor utsträckning. I denna studie undersöks betydelsen och inverkan på tillämpningen av de spirande djupinlärningsteknikerna på uppgiften att klassificera CT-hjärnbilder, särskilt med hjälp av konvolutionella neurala nätverk (CNN), som syftar till att ge kompletterande information för tidig diagnos av Alzheimers sjukdom. I detta syfte är tre kategorier av CT-bilder (N=285) grupperade i tre grupper, vilka är AD, Lesion (t.ex. tumör) och normalt åldrande. Dessutom, med tanke på egenskaperna hos denna samling med större tjocklek längs djupets riktning (z) (3-5mm), är en avancerad CNN-arkitektur etablerad som integrerar både 2D och 3D CNN-nätverk. Sammansmältningen av de två CNN-nätverken samordnas därefter baserat på genomsnittet av Softmax-poängen från båda nätverken som konsoliderar 2D-bilder längs rumsliga axialriktningar respektive 3D-segmenterade block. Till följd av detta uppgår klassificeringsnoggrannheten i denna utvecklade CNN-arkitektur till 85,2 %, 80 % och 95,3 % för klasser av AD, Lesion respektive Normal med ett genomsnitt på 87,6 %. Dessutom verkar detta förbättrade CNN-nätverk överträffa de andra i jämförelse med 2D-versionen endast av CNN-nätverket samt ett antal toppmoderna handgjorda metoder. Som ett resultat av detta levererar dessa metoder noggrannhetshastigheter i procent av 86,3, 85,6±1,10, 86,3±1,04, 85,2±1,60, 83,1±0,35 för 2D CNN, 2D SIFT, 2D 1 KAZE, 3D SIFT respektive 3D KAZE. De två viktigaste bidragen i dokumentet utgör en ny 3D-strategi samtidigt som man tillämpar djupinlärningsteknik för att extrahera signaturinformation rotad i både 2D-skivor och 3D-block av CT-bilder och en utvecklad handklassad metod av 3D KAZE.
Gao m.fl. REF införde en klassificering av CT-hjärnan som integrerade både 2D och 3D CNN.
Classification of CT brain images based on deep learning networks
{'venue': 'Computer methods and programs in biomedicine', 'journal': 'Computer methods and programs in biomedicine', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}