Methods for Alzheimer’s desiease diagnostics

Autor: Krashenyi, Ihor Eduardovych, Popov, Anton Oleksandrovich, Ramirez, Haver, Gorriz, Huan Manuel
Jazyk: ukrajinština
Rok vydání: 2016
Předmět:
Zdroj: Електроніка та зв'язок : науково-технічний журнал, Т. 21, № 3(92)
DOI: 10.20535/2312-1807.2016.21.3.61454
Popis: 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.
Databáze: OpenAIRE