基于 MRI 扫描的早期阿尔茨海尔病深度学习检测
计算机视觉与模式识别
2025-01-20 v1 人工智能
图像与视频处理
摘要
阿尔茨海尔病是一种神经退行性疾病，表现为痴呆和神经功能障碍。该研究主要关注 40 岁以上的个体，影响其记忆、行为和大脑认知过程。阿尔茨海尔病需要通过 MRI 扫描和神经心理学测试的详细评估来诊断。该项目比较现有的深度学习模型，以提高 AD 诊断的准确性和效率，具体 focus 于卷积神经网络、贝叶斯卷积神经网络和针对 Open Access Series of Imaging Studies 大脑 MRI 数据集的 U-net 模型。此外，为确保模型评估的鲁棒性和可靠性，我们解决数据不平衡的挑战。随后进行严格的评估，以考虑灵敏度、特异度和计算效率，确定每个模型的优势和劣势。这一比较分析将为 AI 在 AD 诊断中的未来角色铺平道路，同时为医学成像和神经退行性疾病管理的未来创新提供了可能。
引用
@article{arxiv.2501.09999,
title = {Deep Learning for Early Alzheimer Disease Detection with MRI Scans},
author = {Mohammad Rafsan and Tamer Oraby and Upal Roy and Sanjeev Kumar and Hansapani Rodrigo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.09999},
year = {2025}
}