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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| Veröffentlicht in: | NeuroImage (Orlando, Fla.) Jg. 288; S. 120530 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , , , , , , , , |
| 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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