Demens är ett växande problem som drabbar äldre människor över hela världen. Mer exakt utvärdering av demensdiagnos kan hjälpa under den medicinska undersökningen. Flera metoder för datorstödd demensdiagnos har föreslagits med resonanstomografi för att diskriminera mellan patienter med Alzheimers sjukdom (AD) eller mild kognitiv försämring (MCI) och friska kontroller (NC). Den datorstödda diagnosen är dock särskilt utmanande på grund av MCI:s heterogena och mellanliggande karaktär. Vi tar itu med den automatiserade demensdiagnosen genom att introducera en ny övervakad förträningsmetod som drar nytta av det artificiella neurala nätverket (ANN) för komplexa klassificeringsuppgifter. I förslaget initieras en ANN baserad på linjära prognoser för att uppnå mer diskriminerande utrymmen. Sådana projektioner uppskattas genom att maximera det centrerade kärnjusteringskriteriet som bedömer affiniteten mellan resonansavbildningsdatakärnmatrisen och etikettmålmatrisen. Som ett resultat av detta möjliggör den utförda linjära inbäddningen redovisning av funktioner som bidrar mest till MCI-klassens diskriminering. Vi jämför den övervakade förutbildningen med två oövervakade initieringsmetoder (autoencoders och Principal Component Analysis) och mot de bästa fyra utförande klassificeringsmetoderna av 2014 års CADDementia utmaning. Som ett resultat av detta överträffar vårt förslag alla basvärden (7% av klassificeringsnoggrannheten och arean under den mottagarkarakteristiska kurvan) vid den tidpunkt då det minskar klassens fördomar.
Cárdenas-Peña m.fl. REF har utvecklat en modell för djupinlärning med hjälp av centralkärnan och jämfört den övervakade förutbildningen med två oövervakade initieringsmetoder, autokodare och huvudkomponentanalys (PCA).
Centered Kernel Alignment Enhancing Neural Network Pretraining for MRI-Based Dementia Diagnosis
{'venue': 'Computational and Mathematical Methods in Medicine', 'journal': 'Computational and Mathematical Methods in Medicine', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}