مشاهده مشخصات مقاله
افزایش دقت تشخیص بیماری آلزایمر براساس تصاویر MRI با ترکیب دسته بند ELM و الگوریتم گرگ خاکستری
|
Authors |
-
ساناز روح پرور
-
سید رضا کامل طباخ فریضنی
|
|
Conference |
بیست و هفتمین کنفرانس بین الملی انجمن کامپیوتر ایران |
|
Abstract |
بیماری آلزایمر یک نوع اختلال عملکرد در مغز است که روی فعالیت‌های مغزی تاثیر گذاشته و حافظه را دچار اختلال می‌کند. تشخیص به کمک تصاویر MRI از روش‌های غیرتهاجمی است که محققان بسیاری به آن توجه داشته‌اند. تاکنون کارهای زیادی برای طبقه‌بندی دقیق تصاویر MRI برای تشخیص افراد آلزایمری از نرمال صورت گرفته است ولی اکثر کارهای انجام شده یا دقت کافی ندارند و یا به صورت طبقه‌بندی دو کلاسه بودند. در این تحقیق هدف تشخیص زودهنگام بیماری آلزایمر و طبقه‌بندی دقیق‌تر و چند کلاسه تصاویر MRI مغز است تا بتوان در همان مراحل اولیه این بیماری را تشخیص داد و از روند رشد آن جلوگیری کرد. جهت حل مساله ابتدا استخراج ویژگی از تصاویر، با استفاده از روش مورفومتری بر اساس وکسل انجام می‌شود، سپس انتخاب ویژگی با گرگ خاکستری دودویی و با انتخاب 30 ویژگی برتر جهت دسته‌بندی تصاویر استفاده شده است. با مقایسه الگوریتم پیشنهادی با دو روش بهینه‌ساز گرگ خاکستری دودویی، مشاهده کردیم که الگوریتم پیشنهادی در تشخیص بیماری آلزایمر معیارهای دقت و ویژگی و حساسیت را در طبقه‌بندی چندکلاسه بهبود داده است. |
|
قیمت |
-
برای اعضای سایت : 100,000 Rial
-
برای دانشجویان عضو انجمن : 20,000 Rial
-
برای اعضای عادی انجمن : 40,000 Rial
|
خرید مقاله
|
|
.gif){kind=icon}