Eine umfassende Übersicht über die frühe Erkennung von Alzheimer-Krankheit unter Verwendung verschiedener Deep Learning-Techniken

Die Alzheimer-Krankheit (AD) ist eine Art von Gehirnerkrankung, die es schwierig macht, tägliche Aufgaben zu erledigen. Eine frühzeitige Diagnose und Klassifikation der Erkrankung gelten aufgrund des schnellen Fortschreitens der Krankheit bei Menschen mit Demenz und des Fehlens präziser diagnostischer Verfahren als wesentliche Forschungsbereiche. Eines der Hauptziele der Forscher ist es, die frühen Stadien der AD korrekt zu identifizieren, sodass die Krankheit verhindert oder erheblich reduziert werden kann. Das Hauptziel der aktuellen Übersicht besteht darin, die neuesten Arbeiten zur frühen AD-Erkennung und -Klassifikation unter Verwendung des Deep Learning (DL)-Ansatzes umfassend zu untersuchen. Diese Arbeit untersuchte den Zweck einer frühen Diagnose von AD, die verschiedenen bildgebenden Verfahren, die verwendeten Vorverarbeitungsmethoden, die Datenpflege, das Deep Learning zur Klassifikation von AD aus Magnetresonanztomographie (MRT)-Bildern, die öffentlich verfügbaren Datensätze und die Daten, die in die tiefen Modelle eingespeist wurden. Eine vergleichende Analyse verschiedener Klassifizierungsmethoden unter Verwendung von DL-Techniken wird durchgeführt. Darüber hinaus wurden die Herausforderungen, die mit der AD-Erkennung verbunden sind, diskutiert.