A 3D convolutional neural network to classify subjects as Alzheimer's disease, frontotemporal dementia or healthy controls using brain 18F-FDG PET

•Visual interpretation of [18F]-FDG-PET scans remains challenging and with the advent of new treatments, accurate diagnosis is more important than ever.•A tailor-made 3D VGG16-like network outperforms clinical interpretation by specialist physicians, achieving an overall accuracy of 89.8 % in predic...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:NeuroImage (Orlando, Fla.) Jg. 288; S. 120530
Hauptverfasser: Rogeau, Antoine, Hives, Florent, Bordier, Cécile, Lahousse, Hélène, Roca, Vincent, Lebouvier, Thibaud, Pasquier, Florence, Huglo, Damien, Semah, Franck, Lopes, Renaud
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: United States Elsevier Inc 01.03.2024
Elsevier Limited
Elsevier
Schriftenreihe:NeuroImage
Schlagworte:
ISSN:1053-8119, 1095-9572, 1095-9572
Online-Zugang:Volltext
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