Multimodal learning using convolution neural network and Sparse Autoencoder

In the last decade, pattern recognition methods using neuroimaging data for the diagnosis of Alzheimer's disease (AD) have been the subject of extensive research. Deep learning has recently been a great interest in AD classification. Previous works had done almost on single modality dataset, su...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	International Conference on Big Data and Smart Computing s. 309 - 312
Hlavní autoři:	Vu, Tien Duong, Yang, Hyung-Jeong, Nguyen, Van Quan, Oh, A-Ran, Kim, Mi-Sun
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 01.02.2017
Témata:	Alzheimer's disease autoencoder Biological neural networks Convolution convolutional neural network deep learning Feature extraction Magnetic resonance imaging MRI PET Positron emission tomography Support vector machines Three-dimensional displays
ISSN:	2375-9356
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!