Abstract-We jämförde fyra automatiserade metoder för hippocampal segmentering med hjälp av olika maskininlärningsalgoritmer: 1) hierarkiska AdaBoost, 2) stödvektormaskiner (SVM) med manuellt funktionsval, 3) hierarkisk SVM med automatiserat funktionsval (Ada-SVM), och 4) ett offentligt tillgängligt hjärnsegmenteringspaket (FreeSurfer). Vi tränade våra metoder med hjälp av T1-viktade hjärn MRIs från 30 individer [10 normala äldre, 10 mild kognitiv försämring (MCI) och 10 Alzheimers sjukdom (AD)], och testade på en oberoende uppsättning av 40 individer (20 normal, 20 ANNONS). Manuellt segmenterade guld standard hippocampal spårningar var tillgängliga för alla försökspersoner (utbildning och testning). Vi bedömde varje metods noggrannhet i förhållande till manuella segmenteringar och dess förmåga att kartlägga AD-effekter. Vi omvandlade sedan segmenteringarna till parametriska ytor för att kartlägga sjukdomseffekter på anatomi. Efter ytrekonstruktion, beräknade vi betydelsekartor, och övergripande korrigerade - värden, för 3D profil formskillnader mellan AD och normala ämnen. Våra AdaBoost- och Ada-SVM-segment jämförde gynnsamt med manuella segmenteringar och upptäckta sjukdomseffekter samt FreeSurfer på de data som testats. Kumulativa värdeplotter, tillsammans med metoden med falsk upptäcktsfrekvens, användes för att undersöka kraften hos varje metod för att upptäcka samband med diagnos och kognitiva poäng. Vi utvärderade också hur segmenteringsnoggrannheten var beroende av träningssetets storlek och gav praktisk information till framtida användare av denna teknik.
Morra m.fl. REF jämförde flera modellers prestanda för AD-detektering inklusive hierarkisk AdaBoost, SVM med manuell funktion och SVM med automatiserad funktion.
Comparison of AdaBoost and Support Vector Machines for Detecting Alzheimer's Disease Through Automated Hippocampal Segmentation
{'venue': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'journal': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}