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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.9
- 수록면
- 1,129 - 1,138 (10page)
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The performance of convolutional deep learning networks is generally determined according to parameters of target dataset, structure of network, convolution kernel, activation function, and optimization algorithm. In this paper, a genetic algorithm is used to select the appropriate deep learning model and parameters for Alzheimer"s classification and to compare the learning results with preliminary experiment. We compare and analyze the Alzheimer’s disease classification performance of VGG-16, GoogLeNet, and ResNet to select an effective network for detecting AD and MCI. The simulation results show that the network structure is ResNet, the activation function is ReLU, the optimization algorithm is Adam, and the convolution kernel has a 3-dilated convolution filter for the accuracy of dementia medical images.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 유전 알고리즘과 심층학습 신경망
3. 유전 알고리즘을 이용한 심층학습 모델 최적화
4. 시뮬레이션 결과 및 검토
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (23)
참고문헌 신청
S.G. Hwang and H.K. Park, “An Analysis on Prescribing Patterns of Alzheimer’s Dementia Treatment and Choline Alfoscerate Using HIRA Claims Data,” Korean Journal of Clinical Pharmacy, Vol. 29, No. 1, pp. 1-8, 2019.
H.I. Suk and D. Shen, “Deep Learning-based Feature Representation for AD/MCI Classification,” Medical Image Computing and Computer- Assisted Intervention, Vol. 8150, No. 1, pp. 583-590, 2013.
R. Li, W. Zhang, H.I. Suk, W. Li, J, Li, D. Shen, et al., “Deep Learning Based Imaging Data Completion for Improved Brain Disease Diagnosis,” Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, Vol. 8675, No. 1, pp. 305-312, 2014.
C. Carlos and M. Silveira, “Classification of Alzheimer's Disease from FDG-PET Images Using Favourite Class Ensembles,” Proceeding of 35th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, pp. 2477-2480, 2013.
J. Chen, L. Yang, Y. Zhang, M. Alber, and D.Z. Chen, “Combining Fully Convolutional and Recurrent Neural Networks for 3D Biomedical Image Segmentation,” Proceeding of Advances in Neural Information Processing Systems, pp. 3036- 3044, 2016.
H.I. Suk and D. Shen, “Deep Learning-based Feature Representation for AD/MCI Classification,” Medical Image Computing and Computer- Assisted Intervention, Vol. 8150, No. 1, pp. 583-590, 2013.
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C. Carlos and M. Silveira, “Classification of Alzheimer's Disease from FDG-PET Images Using Favourite Class Ensembles,” Proceeding of 35th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, pp. 2477-2480, 2013.
J. Chen, L. Yang, Y. Zhang, M. Alber, and D.Z. Chen, “Combining Fully Convolutional and Recurrent Neural Networks for 3D Biomedical Image Segmentation,” Proceeding of Advances in Neural Information Processing Systems, pp. 3036- 3044, 2016.
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