阿尔茨海默病脑MRI分类：挑战与启示
图像与视频处理
2019-06-12 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
近年来，许多论文报道了使用卷积神经网络在阿尔茨海默病神经影像倡议（ADNI）数据集的MRI扫描上取得最先进的阿尔茨海默病分类性能。然而，我们发现当在受试者层面将该数据划分为训练集和测试集时，无法获得类似的性能，这使许多先前研究的有效性受到质疑。此外，我们指出先前工作使用了ADNI数据的不同子集，使得相似工作之间的比较变得困难。在本研究中，我们展示了三种划分方法的结果，讨论了其有效性背后的动机，并报告了使用所有可用受试者所得的结果。
引用
@article{arxiv.1906.04231,
title = {Alzheimer's Disease Brain MRI Classification: Challenges and Insights},
author = {Yi Ren Fung and Ziqiang Guan and Ritesh Kumar and Joie Yeahuay Wu and Madalina Fiterau},
journal= {arXiv preprint arXiv:1906.04231},
year = {2019}
}
备注
5 pages, 2 figures, IJCAI ARIAL workshop paper