一种混合迁移学习辅助的阿尔茨海默病准确预测决策支持系统
计算机视觉与模式识别
2023-10-16 v1 人工智能
摘要
阿尔茨海默病（AD）是老年人中最常见的慢性疾病。近年来，深度学习在医学影像领域广受欢迎并取得诸多成功，已成为分析医学影像最有效的方式。在 AD 检测方面，深度神经模型比一般机器学习更准确有效。我们的研究通过识别四个可预测 AD 的不同类别（加权准确率达 98.91%）增进了对该疾病的全面理解与检测。本研究提出一种独特策略，通过集成平均模型与五种不同迁移学习模型相结合，改善不平衡数据集分类问题的准确性。EfficientNetB0+Resnet152(effnet+res152) 和 InceptionV3+EfficientNetB0+Resnet50(incep+effnet+res50) 模型经过微调，在多类 AD 阶段分类中达到了最高加权准确率。
引用
@article{arxiv.2310.08888,
title = {A Hybrid Transfer Learning Assisted Decision Support System for Accurate Prediction of Alzheimer Disease},
author = {Mahin Khan Mahadi and Abdullah Abdullah and Jamal Uddin and Asif Newaz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.08888},
year = {2023}
}