Mönsterigenkänningsmetoder med hjälp av neuroimaging data för diagnos av Alzheimers sjukdom har varit föremål för omfattande forskning under de senaste åren. I detta papper använder vi djupt lärande metoder, och i synnerhet sparse autoencoders och 3D konvolutionella neurala nätverk, för att bygga en algoritm som kan förutsäga sjukdomsstatus för en patient, baserat på en MRI-scanning av hjärnan. Vi rapporterar om experiment med hjälp av ADNI data som omfattar 2.265 historiska skanningar. Vi visar att 3D-konvolutionella neurala nätverk överträffar flera andra klassiatorer som rapporteras i litteraturen och producerar toppmoderna resultat.
I REF utformade Payan och Montana ett klassificeringssystem som kombinerar glesa autoenkodrar och konvolutionella neurala nätverk.
Predicting Alzheimer's disease: a neuroimaging study with 3D convolutional neural networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}