مشاهده مشخصات مقاله
افزایش دقت تشخیص بیماری آلزایمر براساس تصاویر MRI با ترکیب دسته بند ELM و الگوریتم گرگ خاکستری
|
نویسنده (ها) |
-
ساناز روح پرور
-
سید رضا کامل طباخ فریضنی
|
|
مربوط به کنفرانس |
بیست و هفتمین کنفرانس بین الملی انجمن کامپیوتر ایران |
|
چکیده |
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 : ۱٠٠,٠٠٠ ریال
-
برای دانشجویان عضو انجمن : ۲٠,٠٠٠ ریال
-
برای اعضای عادی انجمن : ۴٠,٠٠٠ ریال
|
خرید مقاله
|
|
.gif){kind=icon}