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通过...对阿尔茨海默病进行诊断和分类
使用卷积神经网络对阿尔茨海默病进行诊断和分类 1 算法 2 3 4 Mosleh Hmoud Al-Adhaileh 5 沙特阿拉伯费萨尔国王大学电子学习和远程教育院长，邮政信箱 4000 Al-Ahsa，6 沙特阿拉伯 7 * 通讯：madaileh@kfu.edu.sa 8 9 10 摘要 11 12 阿尔茨海默病 (AD) 是一种高风险和萎缩性神经疾病，它会缓慢而逐渐地破坏脑细胞（即神经元）。作为最常见的智力低下类型，AD 影响了 60-65% 的智力低下患者 14 ，对中老年人的健康构成重大威胁。为了在早期对 15 AD 进行分类，已经开发了分类系统和计算机辅助诊断技术 16 。以前，机器学习方法通过从神经图像中提取特征来开发诊断系统。目前，深度学习方法已用于许多实时医学成像应用。在本研究中，两种深度神经网络技术 AlexNet 和 Restnet50 被用于 AD 的分类和识别。本研究中用于评估和测试所提模型的数据包括从 Kaggle 网站收集的脑磁共振成像 (MRI) 图像。卷积神经网络 (CNN) 算法被应用于有效地对 AD 进行分类。使用 AlexNet 和 Restnet50 传输学习模型对 CNN 进行预训练。该实验的结果表明，所提出的方法在检测精度方面优于现有系统。AlexNet 模型根据脑 MRI 数据集的五个评估指标 (准确度、F1 分数、精确度、灵敏度和特异性) 取得了出色的性能。 AlexNet 的准确率为 94.53%，特异性为 98.21%，F1 得分为 27 94.12%，灵敏度为 100%，优于 Restnet50。所提出的方法有助于改进医学研究中 AD 的 CAD 28 方法。29 30 31 关键词：计算机辅助、卷积神经网络、人工智能、阿尔茨海默病。32 33 34 1. 简介 35
基于 CNN 的提高脑肿瘤图像分类准确率的方法 A. Muis a、S. Sunardi *b、A. Yudhana b
脑瘤是世界上最致命的疾病之一。这种疾病可以攻击任何人，无论性别或特定年龄段。脑瘤的诊断是通过手动识别计算机断层扫描或磁共振成像的图像进行的，因此可能会发生诊断错误。此外，可以使用活检技术进行诊断。这种技术非常准确，但需要很长时间，大约 10 到 15 天，并且需要大量设备和医务人员。基于此，需要能够根据 MRI 生成的图像进行分类的机器学习技术。这项研究旨在提高以前研究对脑瘤分类的准确性，从而避免在脑瘤诊断中出现错误。本研究使用的方法是使用 AlexNet 和 Google Net 架构的卷积神经网络。这项研究的结果显示，AlexNet 架构的准确率为 98%，GoogleNet 的准确率为 96%。与以前的研究相比，这个结果更高。这一发现可以减少模型训练期间的计算负担。该研究成果可以帮助医生快速准确地诊断脑肿瘤。
第 3 讲：卷积神经网络
– 特征不变性很难：施加扰动，针对每个变化进行学习 – ImageNet 最佳表现者的进展 – AlexNet：第一个表现最好的 CNN，60M 参数（来自 LeNet-5 的 60k），ReLU – VGGNet：更简单但更深（8 19 层），140M 参数，集成 – GoogleNet：新原始 = inception 模块，5M 参数，无 FC，效率 – ResNet：152 层，消失梯度 拟合残差以实现学习 5. 无数应用程序：通用架构，巨大功能
使用卷积神经网络和特征选择方法的超列技术对脑部 MRI 进行分类
正确且确定的脑肿瘤 MRI 分类在当前临床诊断、决策以及管理治疗方案中具有重要作用。在临床实践中，检查由专家通过视觉进行，这是一个劳动密集型且容易出错的过程。因此，需要基于计算机的系统来客观地执行此过程。在传统的机器学习方法中，提取并分类用于描述脑肿瘤 MRI 的低级和高级手工特征以克服上述缺点。考虑到深度学习的最新进展，我们在本研究中提出了一种新颖的卷积神经网络 (CNN) 模型，该模型结合了超列技术、预训练的 AlexNet 和 VGG-16 网络、递归特征消除 (RFE) 和支持向量机 (SVM)。所提模型的一大优势是，借助超列技术，它可以保留从深度架构不同层级的层中提取的局部判别特征。此外，所提模型通过融合从网络的最后全连接层获得的深度特征，充分利用了 AlexNet 和 VGG-16 网络的泛化能力。此外，使用 RFE 增强了所提模型的判别能力，从而揭示了最有效的深度特征。结果，所提模型在未使用任何手工制作的特征引擎的情况下获得了 96.77% 的准确率。确保了脑肿瘤 MRI 分类的全自动一致且有效的诊断模型。因此，所提模型有助于实现更客观的临床评估，支持专家的决策过程，并降低误诊率。
研究文章使用深层和机器学习之间的混合技术对脑肿瘤MRI图像的早期诊断
癌症被认为是缩短患者平均寿命的最具侵略性和破坏性疾病之一。误诊脑肿瘤会导致虚假的医疗干预，从而减少了患者的生存机会。精确的脑肿瘤的早期医学诊断是开始治疗计划的重要点，以改善脑肿瘤患者的存活率。计算机辅助诊断系统为帮助医生做出准确的诊断提供了连续的成功，并在深度和机器学习领域取得了积极的进步。深卷积层与使用传统方法提取的区域提取了与感兴趣区域的强大区分特征。在这项研究中，通过结合深度学习和传统的机器学习技术来进行不同的实验，以进行脑肿瘤诊断。Alexnet和Resnet-18与脑肿瘤分类和诊断的支持矢量机（SVM）算法一起使用。使用平均滤波器技术增强了脑肿瘤磁共振成像（MRI）图像。然后，深入学习技术被应用于通过深卷积层提取强大而重要的深度特征。结合深度和机器学习技术的过程开始，其中使用深度学习技术（即Alexnet和Resnet-18）提取功能。然后使用SoftMax和SVM对这些功能进行分类。MRI数据集包含3,060张图像，分为四个类别，这是三个肿瘤，一个是正常的。所有系统都取得了卓越的结果。特别是Alexnet+SVM混合动力技术表现最佳，精度为95.10％，敏感性为95.25％，特异性为98.50％。
使用卷积神经网络体系结构转移学习，从MRI图像中进行神经胶质瘤分类
Sunita M.Kulkarni 1†和G.Sundari Dr.Sundari 2††，ECE，Sathyabama科学技术研究所ECE，印度钦奈，摘要Glioma是脑胶质细胞中开始的脑肿瘤的常见类型。这些肿瘤分为低度或高级肿瘤。医生分析脑肿瘤的阶段，并建议对患者进行治疗。肿瘤的状态在治疗中很重要。如今，计算机系统用于分析和分类脑肿瘤。 肿瘤的准确分级在治疗脑肿瘤方面是有意义的。 本文旨在使用深度学习算法来开发低级神经胶质瘤和高级神经胶质瘤的分类。 该系统利用四种转移学习算法，即Alexnet，Googlenet，Resnet18和Resnet50，用于分类。 在这些算法中，RESNET18显示出最高的分类精度为97.19％。 关键词：脑肿瘤，深度学习，高级神经胶质瘤，低度神经胶质瘤，MRI，Resnet。如今，计算机系统用于分析和分类脑肿瘤。肿瘤的准确分级在治疗脑肿瘤方面是有意义的。本文旨在使用深度学习算法来开发低级神经胶质瘤和高级神经胶质瘤的分类。该系统利用四种转移学习算法，即Alexnet，Googlenet，Resnet18和Resnet50，用于分类。在这些算法中，RESNET18显示出最高的分类精度为97.19％。关键词：脑肿瘤，深度学习，高级神经胶质瘤，低度神经胶质瘤，MRI，Resnet。
有效的帕金森病检测框架
帕金森病 (PD) 是一种进行性神经退行性疾病，影响全球超过 1000 万人的生活质量。早期诊断对于及时干预和改善患者预后至关重要。脑电图 (EEG) 信号通常用于早期 PD 诊断，因为它们在监测疾病进展方面有潜力。但传统的基于 EEG 的方法缺乏对提供有关 PD 基本信息的大脑区域的探索，而且它们的性能不适合实时应用。为了解决这些限制，本研究提出了一种新方法，使用基于时频表示 (TFR) 的 AlexNet 卷积神经网络 (CNN) 模型来探索基于 EEG 通道的分析并从 EEG 数据中识别有效诊断 PD 的关键大脑区域。小波散射变换 (WST) 用于捕捉不同的时间和光谱特征，而 AlexNet CNN 用于检测不同尺度的复杂空间模式，准确识别与 PD 相关的复杂 EEG 模式。在两个实时 EEG PD 数据集（圣地亚哥数据集和爱荷华数据集）上的实验结果表明，与其他区域相比，大脑前额叶和中脑区域（包括 AF4 和 AFz 电极）在提供更具代表性的特征方面做出了巨大贡献，可用于 PD 检测。所提出的架构在圣地亚哥数据集和爱荷华数据集上分别实现了 99.84% 和 95.79% 的惊人准确率，优于现有的基于 EEG 的 PD 检测方法。这项研究的成果将有助于创建一种高效 PD 诊断的基本技术，从而提高患者护理水平和生活质量。
有效的帕金森氏病检测框架
帕金森氏病（PD）是一种进行性神经退行性疾病，影响了全球超过1000万个人的生活质量。早期诊断对于及时干预和更好的患者预后至关重要。脑电图（EEG）信号通常用于早期诊断，因为它们在MONI疾病进展中的潜力。但传统的基于脑电图的方法缺乏对提供有关PD的基本信息的大脑区域的探索，其性能在实时应用中却缺乏。为了解决这些局限性，本研究提出了一种新的方法，该方法使用基于时频表示（TFR）的Alexnet卷积神经网络（CNN）模型，以探索基于EEG通道的分析并确定从EEG数据中有效诊断PD的关键大脑区域。小波散射变换（WST）用于捕获不同的时间和光谱特征，而Alexnet CNN则用于检测不同尺度上的复杂空间模式，从而准确识别与PD相关的复杂的EEG模式。实验在两个实时脑电图PD数据集上结果：圣地亚哥数据集和爱荷华州的数据集证明，包括AF4和AFZ电极在内的额叶和中央大脑区域对提供与其他区域相比提供了更大的代表性特征，这对PD检测的其他区域产生了重大贡献。所提出的体系结构可在圣地亚哥数据集中获得99.84％的令人印象深刻的精度，而爱荷华州数据集则达到了95.79％，表现优于现有的基于EEG的PD检测方法。这项研究的发现将有助于创建一种基本技术，以提高PD诊断，从而增强患者护理和生活质量。
基于深度CNN的性能比较分析...
脑瘤是最危险和最具破坏性的疾病之一。晚期脑癌的死亡率更高。此外，脑瘤的误诊会产生危险并降低患者的生存机会。脑瘤的早期诊断有助于通过提供正确的治疗来挽救患者的生命。磁共振成像 (MRI) 和计算机断层扫描 (CT) 等计算机辅助医学成像技术有助于诊断疾病。因此，近年来，脑 MRI 分类成为一个活跃的研究领域。早期已经提出了许多用于 MRI 分类的方法，从经典方法到先进的深度学习 (DL) 算法，例如卷积神经网络 (CNN)。传统的机器学习 (ML) 技术需要手工制作的特征，而 CNN 通过卷积和池化层的参数调整直接从未处理的图像中提取特征来进行分类。使用 CNN 算法的特征提取主要受训练过程图像大小的影响。如果训练数据集大小较小，CNN 模型在某个时期后会过度拟合。因此，迁移学习技术得到了发展。在所提出的系统中，使用五种迁移学习架构（例如 AlexNet、Vgg16、ResNet18、ResNet50 和 GoogLeNet）进行五项研究，将脑 MRI 的临床数据集分类为良性和恶性。在脑 MRI 上应用数据增强技术来推广结果并减少过度拟合的可能性。在这个提出的系统中，经过微调的 AlexNet 架构分别实现了最高的精度、召回率和 f 测量值 0.937、1 和 0.96774。
研究论文：基于小波卷积神经网络和支持向量机的混合脑电情绪识别方法
方法：本文提出了一种基于从小波 CNN（WCNN）加权层提取的深度特征和多类支持向量机（MSVM）的混合方法来提高从脑电图（EEG）信号中识别情绪状态的能力。首先，使用连续小波变换（CWT）方法对 EEG 信号进行预处理并将其转换为时频（TF）颜色表示或尺度图。然后，将尺度图输入到四个流行的预训练 CNN，AlexNet、ResNet-18、VGG-19 和 Inception-v3 中进行微调。然后，将每个 CNN 中的最佳特征层用作 MSVM 方法的输入，以对效价-唤醒模型的四个季度进行分类。最后，使用与受试者无关的留一受试者排除标准在 DEAP 和 MAHNOB-HCI 数据库上评估所提出的方法。