대부분의 경우 치매는 주로 알츠하이머병(AD)에 의해 발생합니다. AD는 되돌릴 수 없는 뇌 퇴행성 질환으로, 개인이 인지 및 기억 능력을 점차 상실하게 만듭니다. 알츠하이머병에는 알려진 치료법이 없으나, 증상을 조기에 발견하면 의사가 예방적 약물을 처방하여 질병 진행 속도를 늦출 수 있습니다. 본 연구는 구조적 MRI를 활용하여 알츠하이머병, 진행성 경도 인지 장애(pMCI), 안정형 경도 인지 장애(sMCI), 그리고 인지 정상(CN)인 개인을 구분하는 자동화 시스템을 소개하고자 합니다. ADNI 데이터베이스에서 T1 가중 1.5 테슬라 구조적 MRI 스캔 342명을 수집, 전처리 후 CNN, VGG-16, VGG-19, ResNet-50 분류 모델을 이용해 분류했습니다. 네 가지 모델 중 VGG-19가 CN, sMCI, pMCI, AD 클래스 분류에서 최고 테스트 정확도 89.80%, 정밀도 79.80%, 재현율 79.14%, F-1 점수 79.14%를 기록했습니다. 구조 MRI(sMRI) 스캔은 양전자 방출 단층촬영, 단일광자 방출 컴퓨터 단층촬영 등 다른 영상기법보다 더 선명하고 상세하며 비용 효율적입니다. 결과는 2D 이미지가 조기 AD 식별을 위한 모델 학습에 유용함을 입증합니다.
Chauhan 등(일광,)이 이 질문을 연구했습니다.