کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
11030105 | 1646387 | 2018 | 13 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Computer-aided automated discrimination of Alzheimer's disease and its clinical progression in magnetic resonance images using hybrid clustering and game theory-based classification strategies
ترجمه فارسی عنوان
تبعیض خودکار کامپیوتری از بیماری آلزایمر و پیشرفت بالینی آن در تصاویر رزونانس مغناطیسی با استفاده از استراتژی های طبقه بندی هیبرید خوشه ای و تئوری بازی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
Thresholding - آستانهmild cognitive impairment - اختلال شناختی خفیفMagnetic Resonance Imaging (MRI) - امآرآیImage registration - انطباق تصویر یا ثبت تصویرAlzheimer's disease - بیماری آلزایمرHybrid clustering - خوشه بندی ترکیبیSkull stripping - سلب جمجمهGame theory - نظریه بازی هاHippocampus - هیپوکامپ Normal control - کنترل عادی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
شبکه های کامپیوتری و ارتباطات
چکیده انگلیسی
Early detection and identification of morphological differences in the brain is crucial for the pre-surgical planning of Alzheimer's disease treatment. Magnetic resonance imaging (MRI) can detect Alzheimer's disease as well as its severity levels in patients. An automatic segmentation of the grey matter, white matter, cerebrospinal fluid and hippocampus is required to obtain accurate volume of various brain matters. In this study, an effective segmentation and classification techniques are proposed to accurately distinguish the progress of Alzheimer's disease, mild cognitive impairment and normal control subjects. A hybrid segmentation technique is formulated with K-means clustering and graph-cut methods to perform segmentation. The clustered regions are assigned labels according to their features for the classification analysis. They are further classified as normal cognitive impaired, stable mild cognitive impaired, progressive mild cognitive impaired or Alzheimer's disease using the game theory classifier. The proposed method achieves an accuracy of about 85.5 %.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computers & Electrical Engineering - Volume 72, November 2018, Pages 283-295
Journal: Computers & Electrical Engineering - Volume 72, November 2018, Pages 283-295
نویسندگان
P. Rajesh Kumar, T. Arunprasath, M. Pallikonda Rajasekaran, G. Vishnuvarthanan,