Shearlet based Stacked Convolutional Network for Multiclass Diagnosis of Alzheimer’s Disease using the Florbetapir PET Amyloid Imaging Data
Notice bibliographique
Résumé
Although there is no cure for Alzheimer's disease (AD), an accurate early diagnosis is essential for health and social care, and will be of great significance when the course of the disease could be reversed through treatment options. Florbetapir positron emission tomography ( <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">18</sup> F-AV-45 PET) is proven to be the most powerful imaging technique to investigate the deposition of amyloid plaques, one of the potential hallmarks of AD, signifying the onset of AD before it changes the brains structure. In this paper, we propose a novel classification algorithm to discriminate the patients having AD, early mild cognitive impairment (MCI), late MCI, and normal control in <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">18</sup> F-AV-45 PET using shearlet based deep convolutional neural network (CNN). It is known that the conventional CNNs involve convolution and pooling layers, which in fact produce the smoothed representation of data, and this results in losing detailed information. In view of this fact, the conventional CNN is integrated with shearlet transform incorporating the multiresolution details of the data. Once the model is pretrained to transform the input data into a better stacked representation, the resulting final layer is passed to softmax classifier, which returns the probabilities of each class. Through experimental results, it is shown that the performance of the proposed classification framework is superior to that of the traditional CNN in Alzheimer's disease neuroimaging initiative (ADNI) database in terms of classification accuracy. As a result, it has the potential to distinguish the different stages of AD progression with less clinical prior information.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».