Метод диагностики болезни Альцгеймера по томографическим изображениям мозга человека

Розглянуто проблематику діагностики хвороби Альцгеймера. Приведено огляд сучасних інженерних методів автоматичної діагностики хвороби Альцгеймера за зображеннями магнітно-резонансної томографії та позитронно-еміснійної томографії. Наведено алгоритм методу відбору ознак, розроблений з використанням статистичних критеріїв. Розроблено и експериментально досліджено метод на базі математичного апарату нечіткої логіки для автоматизованої діагностики хвороби Альцгеймера.The problem of Alzheimer disease diagnosis is considered. The review of current existing automated methods of Alzheimer disease diagnosis using MRI and PET/SPECT images is given. Advantages and disadvantages are presented. Problem of potential redundancy of Alzheimer disease features, which are used in modern diagnosis systems, is considered. A feature selection algorithm was developed using statistical tests. The new approach based on a fuzzy logic application for the computer-aided diagnosis of Alzheimer’s disease is developed and experimentally investigated.Рассмотрено проблематику диагностики болезни Альцгеймера. Приведен обзор современных инженерных методов автоматизированой диагностики болезни Альцгеймреа по изображениям магнитно-резонансной томографии и позитронно-эмисионной томографии мозга человека. Приведен алгоритм метода отбора признаков, разработанный с применением статистических критериев. Разработан и экспериментально исследован метод на базе математического аппарата нечеткой логики для автоматизированной диагностики болезни Альцгеймера

Применение методов кластеризации для диагностики болезни Альцгеймера на основе ПЕТ-изображений

Робота присвячена використанню методів кластеризації в системах нечіткого виводу для класифікації ПЕТ-зображень з метою діагностики хвороби Альцгеймера. Оцінені характеристики кожного з трьох представлених кластеризаційних методів: Subtractive Clustering, C-means та Fuzzy Grid Partition. На-дані рекомендації щодо використання методу Subtractive Clustering у системах нечіткого виводу для автоматичної діагностики хвороби Альцгеймера, як методу, що показав найкращі результати з AUC=0,8791.This work was dedicated to clustering methods application in fuzzy inference system for Alzheimer’s disease diagnosis using PET-images. Three methods (Subtractive Clustering, C-means and Fuzzy Grid Partition) of clustering were discussed and their performance in Alzheimer’s disease diagnosis were measured. Recommendation of the future use of Subtractive Clustering algorithm in the computer-aided diagnosis system for Alzheimer’s disease are given. The performance of this algorithm is AUC=0,8791.Данная работа посвящена применению методов кластеризации в системах нечеткого вывода для классификации ПЭТ-изображений с целью диагностики болезни Альцгеймера. Оценены характеристики каждого из трех представленных методов кластеризации: Subtractive Clustering, C-means и Fuzzy Grid Partition. Представлены рекомендации касательно использования метода Subtractive Clustering в системах нечеткого вывода для автоматизированной диагностики болезни Альцгеймера, как метода, который показал наилучшие результаты с AUC=0,8791

Метод діагностики хвороби Альцгеймера за томографічними зображеннями мозку

The problem of Alzheimer disease diagnosis is considered. The review of current existing automated methods of Alzheimer disease diagnosis using MRI and PET/SPECT images is given. Advantages and disadvantages are presented. Problem of potential redundancy of Alzheimer disease features, which are used in modern diagnosis systems, is considered.A feature selection algorithm was developed using statistical tests.The new approach based on a fuzzy logic application for the computer-aided diagnosis of Alzheimer’s disease is developed and experimentally investigated.References 34, figures 7, tables 2.Рассмотрено проблематику диагностики болезни Альцгеймера. Приведен обзор современ-ных инженерных методов автоматизированой диагностики болезни Альцгеймреа по изображе-ниям магнитно-резонансной томографии и позитронно-эмисионной томографии мозга челове-ка.Приведен алгоритм метода отбора признаков, разработанный с применением статистиче-ских критериев.Разработан и экспериментально исследован метод на базе математического аппарата не-четкой логики для автоматизированной диагностики болезни Альцгеймера.Библ. 34., рис. 7, табл. 2.Розглянуто проблематику діагностики хвороби Альцгеймера. Приведено огляд сучасних інженерних методів автоматичної діагностики хвороби Альцгеймера за зображеннями магнітно-резонансної томографії та позитронно-еміснійної томографії.Наведено алгоритм методу відбору ознак, розроблений з використанням статистичних критеріїв. Розроблено и експериментально досліджено метод на базі математичного апарату нечіткої логіки для автоматизованої діагностики хвороби Альцгеймера.Бібл. 34., рис. 7., табл.

Використання перетворення Карунена-Лоева для аналізу МРТ-зображень людини

The aim of this work is to develop new method for feature extraction from MRI images based on Karhunen-Loeve transform. Application of Karhunen-Loeve transform for multidimensional MRI images feature extraction is presented. The main result of this work is that the first basis function has the major contribution into decomposition of MRI picture, the next basis functions contributions are decreasing with their number. Recommendations for feature extraction using proposed approach for diagnosis and classification of brain diseases are given.References 11, figures 1.Работа посвящена применению преобразования Каренена-Лоэва для анализа МРТ-изображений. Рассмотрена специфика его применения для многомерных изображений. Показаны возможности преобразования Карунена-Лоэва для получения признаков МРТ-изображений. Установлено, что наибольший вклад имеют первые базисные функции. Приведены рекомендации касательно возможных методов получения признаков для классификации и диагностики заболеваний, которые влияют на строение мозга человека.Библ. 11, рис. 1Робота присвячена використанню перетворення Карунена-Лоева для аналізу МРТ-зображень. Розглянута специфіка його використання для багатовимірних зображень. Показані можливості використання перетворення Карунена-Лоева для отримання ознак МРТ-зображень. Встановлено, що найбільший внесок у представлення зображення мають декілька перших базисних функцій. Надано рекомендації щодо одного з можливих методів отримання ознак МРТ-зображень для класифікації та діагностики хвороб, що впливають на будову мозку людини.Бібл. 11, рис. 1