Hierarchical Spatial Feature-CNN Employing Grad-CAM for Enhanced Segmentation and Classification in Alzheimer's and Parkinson's Disease Diagnosis via MRI
Notice bibliographique
Résumé
The precise diagnosis of neurodegenerative disorders, notably Parkinson's disease (PD) and Alzheimer's disease (AD), presents a formidable challenge, often necessitating several years for definitive determination.Given the increasing prevalence of PD and AD in aging populations of affluent nations, there is an urgent need for advanced technology and more precise diagnostic methodologies, particularly for early disease stages.In recent years, segmentation has seen a surge in application for processing Magnetic Resonance (MR) brain data, emerging as a valuable and indispensable tool.To capture comprehensive images of the brain for the diagnosis and classification of these neurodegenerative disorders, Magnetic Resonance Imaging (MRI) is employed.However, early detection and classification of PD and AD utilizing MRI datasets pose significant complexities.Owing to the inherent subjectivity of human observation, automated segmentation of MRI images has become a crucial asset for healthcare professionals.The primary focus of this study is to devise an effective image segmentation approach and classification techniques for the detection and categorization of AD and PD.Initially, Hierarchical Spatial Feature-CNN is employed to segment abnormal traces of PD and AD in MRIs.Subsequently, the Gradient-weighted Class Activation Mapping (Grad-CAM) method is used for disease classification.In Grad-CAM, each neuron is assigned prioritization weights based on their contribution to the classification of interest, using gradient information flowing into the final convolutional layer of the Convolutional Neural Network (CNN).Thus, the combination of Grad-CAM with CNN is applied to address the classification challenges inherent in PD and AD.Extensive experiments were conducted on the proposed model, resulting in a classification accuracy exceeding 98.17%.In addition, the proposed integration of Grad-CAM with CNN outperformed existing state-of-the-art approaches across all performance measures.This study underscores the potential of the proposed model in enhancing the diagnostic process for neurodegenerative disorders, offering promise for more efficient and accurate detection and classification of PD and AD.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».