Diagnosis of Alzheimer's disease by three-dimensional convolutional neural network using unsupervised feature learning method
المؤلفون المشاركون
Salim, Abd al-Badi M.
Sulayman, Sarah A.
al-Dahshan, al-Sayyid A.
المصدر
International Journal of Intelligent Computing and Information Sciences
العدد
المجلد 22، العدد 1 (28 فبراير/شباط 2022)، ص ص. 1-15، 15ص.
الناشر
جامعة عين شمس كلية الحاسبات و المعلومات
تاريخ النشر
2022-02-28
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
15
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص EN
The rise of deep learning in the past two decades has prompted research into solutions to help improve Alzheimer’s diagnosis based on neuroimaging data.
as such, a wide variety of different techniques have been used, but a clear turn towards the use of convolutional neural networks (CNN) has been observed in the last decade.
to effectively predicate Alzheimer's disease (AD), this paper proposed a two stage method.
the first stage involves learning the best representation of the training data using an improved sparse autoencoder (SAE), an unsupervised neural network.
the second stage involves using a 3D-convolutional neural network (3D-CNN) to differentiate between the health status and diseased status based on the learned records and MRI scan of the brain.
the SAE was optimized so as to train an efficient model.
we report on experiments using the ADNI data set involving 897 historical scans.
we demonstrate that using 3D convolutional neural networks with sparse auto encoder outperform several other classifiers stated in the literature.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Sulayman, Sarah A.& al-Dahshan, al-Sayyid A.& Salim, Abd al-Badi M.. 2022. Diagnosis of Alzheimer's disease by three-dimensional convolutional neural network using unsupervised feature learning method. International Journal of Intelligent Computing and Information Sciences،Vol. 22, no. 1, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1334980
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Sulayman, Sarah A.…[et al.]. Diagnosis of Alzheimer's disease by three-dimensional convolutional neural network using unsupervised feature learning method. International Journal of Intelligent Computing and Information Sciences Vol. 22, no. 1 (Feb. 2022), pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1334980
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Sulayman, Sarah A.& al-Dahshan, al-Sayyid A.& Salim, Abd al-Badi M.. Diagnosis of Alzheimer's disease by three-dimensional convolutional neural network using unsupervised feature learning method. International Journal of Intelligent Computing and Information Sciences. 2022. Vol. 22, no. 1, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1334980
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 12-15
رقم السجل
BIM-1334980
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر