用于早期阿尔茨海默病检测的 MRI 图像分析方法
图像与视频处理
2020-12-03 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
阿尔茨海默病是一种神经退行性疾病，会改变记忆、认知功能并导致死亡。通过检测称为轻度认知障碍（MCI）的初步阶段对该病进行早期诊断仍然是一个具有挑战性的问题。在这方面，我们在本文中引入了一种强大的分类架构，其实现了预训练网络 AlexNet，以自动从磁共振成像（MRI）图像中提取最显著的特征，从而在 MCI 阶段检测阿尔茨海默病。所提出的方法使用来自 OASIS Database Brain 的大型数据库进行评估。使用了大脑的各个截面：额面、矢状面和轴面。所提出的方法通过使用 420 名受试者（210 名正常和 210 名 MRI）达到了 96.83% 的准确率。
引用
@article{arxiv.2012.00830,
title = {MRI Images Analysis Method for Early Stage Alzheimer's Disease Detection},
author = {Achraf Ben Miled and Taoufik Yeferny and Amira ben Rabeh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.00830},
year = {2020}
}