Fuzzy clustering methods application for Alzheimer’s diseases diagnosis based on PET images
| Autor: | Krashenyi, Ihor Eduardovych, Popov, Anton Oleksandrovych, Ramirez, Haver, Gorriz, Huan Manuel |
|---|---|
| Jazyk: | ukrajinština |
| Rok vydání: | 2016 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Electronics and Communications; Том 21, № 2 (2016); 56-62 Электроника и Связь; Том 21, № 2 (2016); 56-62 Електроніка та Зв'язок; Том 21, № 2 (2016); 56-62 |
| ISSN: | 1811-4512 2312-1807 |
| Popis: | 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. Надані 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.Бібл. 20, рис. 3, табл. 3. 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.Библ. 20, рис. 3, табл. 3. 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 computeraided diagnosis system for Alzheimer’s disease are given. The performance of this algorithm is AUC=0,8791.Ref. 20, fig. 3, tab. 3. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|