Bakgrund. Felfri diagnos av Alzheimers sjukdom (AD) från friska kontroll (HC) patienter i ett tidigt skede av sjukdomen är en stor oro, eftersom information om tillståndets svårighetsgrad och utvecklingsrisker närvarande tillåter AD-sjuka att vidta försiktighetsåtgärder innan irreversibel hjärnskada inträffar. Nyligen har det funnits ett stort intresse för datorstödd diagnos för klassificering av magnetisk resonansbild (MRI). Det är dock svårt att skilja mellan Alzheimers hjärndata och friska hjärndata hos äldre vuxna (ålder > 60 år) på grund av deras mycket likartade hjärnmönster och bildstyrka. På senare tid, banbrytande funktion utvinning teknik har hittat omfattande tillämpning inom många områden, inklusive medicinsk bildanalys. Här föreslår vi en dual-tree komplex wavelet transform (DTCWT) för att extrahera funktioner från en bild. Funktionsvektorns dimensionalitet minskas genom användning av huvudkomponentanalys (PCA). Den reducerade vektorn skickas till feed-forward neurala nätverk (FNN) för att skilja AD och HC från indata MR bilder. Dessa föreslagna och genomförda rörledningar, som visar på förbättringar i klassificeringsproduktionen jämfört med de senaste studierna, resulterade i en hög och reproducerbar noggrannhet på 90,06 ± 0,01 % med en känslighet på 92,00 ± 0,04 %, en specificitet på 87,78 ± 0,04 %, och en precision på 89,6 ± 0,03 % med 10-faldig korsvalidering.
En sådan ny metod är REF, där en dual-tree komplexa wavelet transform används för att extrahera funktioner, och en feed-forward neurala nätverk används för att klassificera bilder.
Diagnosis of Alzheimer's Disease Using Dual-Tree Complex Wavelet Transform, PCA, and Feed-Forward Neural Network
{'venue': 'Journal of healthcare engineering', 'journal': 'Journal of healthcare engineering', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}