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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Samsuddin Ahmed (조선대학교) 정호엽 (조선대학교)
저널정보
한국스마트미디어학회 스마트미디어저널 스마트미디어저널 제9권 제3호
발행연도
2020.1
수록면
9 - 17 (9page)

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Hippocampus is a complex brain structure embedded deep into the temporal lobe. Studies have shown that this structure gets affected by neurological and psychiatric disorders and it is a significant landmark for diagnosing neurodegenerative diseases. Hippocampus features play very significant roles in region-of-interest based analysis for disease diagnosis and prognosis. In this study, we have attempted to learn the embeddings of this important biomarker. As conventional metric learning methods for feature embedding is known to lacking in capturing semantic similarity among the data under study, we have trained deep Siamese convolutional neural network for learning metric of the hippocampus. We have exploited Gwangju Alzheimer’s and Related Dementia cohort data set in our study. The input to the network was pairs of three-view patches (TVPs) of size 32 × 32× 3. The positive samples were taken from the vicinity of a specified landmark for the hippocampus and negative samples were taken from random locations of the brain excluding hippocampi regions. We have achieved 98.72% accuracy in verifying hippocampus TVPs.

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