Abstract-Automatiserad datorklassificering (ACC) tekniker behövs för att underlätta läkarens diagnos av komplexa sjukdomar hos enskilda patienter. Vi ger ett exempel på ACC med hjälp av beräkningstekniker inom ramen för tvärsnittsanalys av magnetiska resonansbilder (MRI) vid neurodegenerativa sjukdomar, nämligen Alzheimers demens (AD). I detta dokument bedöms exaktheten hos vår ACC-metod när den presenteras med verkliga liv, ofullständiga data, dvs. kohorter av MRT med varierande förvärvsparametrar och bildkvalitet. Den jämförande metoden använder Jacobian determinants härledd från täta deformationsfält och skalad grå nivå intensitet från en utvald volym av intresse centrerad på medial temporal loben. ACC-prestandan bedöms i en serie permission-one-out experiment som syftar till att separera 75 troliga AD och 75 åldersmatchade normala kontroller. Den resulterande noggrannheten är 92% med hjälp av en stöd vektor maskin klassificerare baserat på minst kvadratoptimering. Slutligen visas det i tillägget att bestämningsfaktorer och avskalad grånivåintensitet är märkbart mer robusta än varierande parametrar i valideringsstudier med simulerade data, jämfört med råstyrka eller grå/vit substansvolymer. Förmågan av tvärsnitts MRI vid upptäckt trolig ANNONS med hög noggrannhet kan ha djupgående implikationer i hanteringen av misstänkta ANNONS kandidater.
Duchesne m.fl. REF presenterade sitt arbete med automatiserad datorklassificering vid Alzheimers demens med hjälp av tvärsnittsanalys av magnetiska resonansbilder (MRI).
MRI-Based Automated Computer Classification of Probable AD Versus Normal Controls
{'venue': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'journal': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}