Borderline-DEMNET: A Workflow for Detecting Alzheimer’s and Dementia Stage by Solving Class Imbalance Problem
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer’s Disease (AD) is the leading cause of dementia, a broad term encompassing memory loss and other cognitive impairments. Although there is no known cure for dementia, managing specific symptoms associated with it can be effective. Mild dementia stages, including AD, can be treated, and computer-based techniques have been developed to aid in early diagnosis. This paper presents a new workflow called Borderline-DEMNET, designed to classify various stages of Alzheimer’s/dementia with more than three classes. Borderline-SMOTE is employed to address the issue of imbalanced datasets. A comparison is made between the proposed Borderline-DEMNET workflow and the existing DEMNET model, which focuses on classifying different dementia and AD stages. The evaluation metrics specified in the paper are used to assess the results. The framework is trained, tested, and validated using the Kaggle dataset, while the robustness of the work is checked using the ADNI dataset. The proposed workflow achieves an accuracy of 99.17% for the Kaggle dataset and 99.14% for the ADNI dataset. In conclusion, the proposed workflow outperforms previously identified models, particularly in terms of accuracy. It also proves that selecting a proper class balancing technique will increase accuracy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».