0% Complete
صفحه اصلی
/
نخستین همایش هوش مصنوعی و پژوهش های نوظهور: همگرایی انسان و سیستم های هوشمند
A Multimodal Deep Learning Framework for Early Detection of Alzheimer’s Disease
نویسندگان :
MohammadReza Shirdel
1
Kyanoosh Azizi
2
Fatemeh Khodaparast
3
1- دانشگاه آزاد اسلامی واحد علوم و تحقیقات تهران
2- دانشگاه صنعتی امیرکبیر
3- دانشگاه آزاد واحد تهران جنوب
کلمات کلیدی :
alzheimer’s disease،MRI analysis،artificial intelligence،deep learning
چکیده :
Alzheimer’s Disease (AD) is a progressive neurodegenerative disorder that severely impacts cognitive function and quality of life. Early diagnosis, particularly in the Mild Cognitive Impairment (MCI) stage, is essential for effective intervention and disease management. In recent years, Artificial Intelligence (AI) has emerged as a powerful tool in analyzing complex biomedical data for early detection of AD. This study proposes a multimodal deep learning framework that combines 3D Convolutional Neural Networks (3D-CNN) for MRI image analysis with Long Short-Term Memory (LSTM) networks for processing sequential cognitive data. The model integrates spatial and temporal features to classify subjects as cognitively normal, MCI, or AD. Experiments conducted on the ADNI dataset demonstrate that the proposed model achieves high classification accuracy (92.6%) and area under the ROC curve (AUC = 0.972), outperforming traditional machine learning and single-modality deep learning approaches. The key innovation of this study lies in leveraging temporal sequences of extracted features instead of static images. This approach enables the model to capture hidden patterns in the progression of the disease more effectively, resulting in significantly improved performance in early Alzheimer’s detection compared to conventional image-based methods.
لیست مقالات
لیست مقالات بایگانی شده
نقش توسعه جهانی ارزهای دیجیتال در مدیریت نقدینگی شرکت ها
محبوبه کمالی دولت آبادی - شهرام چهارمحالی - حسین بدیعی
حذف رنگینه آلی متیلن بلو از محلول های آبی توسط خاکستر پوست بادام زمینی
امیرحسین نیازی سیاه اسطلخی - سید حسن زوار موسوی
هوش مصنوعی و انقلاب دیجیتال در اقتصاد
مبینا حسینی مقدم - فاطمه خلیلی
تبیین مدل آموزش معماری مبتنی بر جایگاه انسان (نمونه موردی: دانشگاه علوم و تحقیقات تهران)
حسن ترابی - راضیه لبیب زاده - حسین ذبیحی
شناسایی و اولویتبندی عوامل مؤثر بر هوشمندسازی تاب آوری مالی در شرکت های بورس اوراق بهادار تهران به منظور پیشگیری از ورشکستگی
فاطمه صراف - مریم قاسمی
مقایسه تاثیر نیروگاه های فسیلی و هسته ای بر محیط زیست
میثم محرمی - احمد ادیب
انتخاب موقعیتهای معاملاتی بر اساس رفتار بازدهی اوراق بهادار با بکارگیری الگوریتمهای هوش مصنوعی
نادر رضائی - پروانه اعجازی
بررسی تاثیر شاخص نرخ ارز حقیقی (شاخص رقابتپذیری) بر بازدهی شاخص بورس اوراق بهادار تهران
داود حمیدی رزی - شعبان مصطفایی - فاطمه توفیق
تحلیل و بررسی مدل MOT و تاثیر آن بر استراتژی های بازاریابی و دیجیتال مارکتینگ
مژگان بهشتی زاده - زلیخا جهانبخش نقده
Influence of tetrabutylammonium bromide based ionic liquid on the aggregation behavior of Dodecyltrimethylammonium bromide in the Range (293.15 K to 313.13K): Acoustic and volumetric investigation
Hossein Hooshyar
بیشتر
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 41.3.1