Parkinson xəstəliyi (PD) müvəffəqiyyətli müalicə üçün tez və dəqiq diaqnoz qoymaq üçün vacib olan hərəkət və biliş qabiliyyətlərini dərindən pozmuş yavaş inkişaf edən bir sinir xəstəliyidir. Beynindəki incə dəyişikliklər və balanssız məlumat dəstləri səbəbindən MRI görüntülərindən istifadə edərək PD-ni diaqnozlaşdırmaq çətindir. Ənənəvi Maşın öyrənməsi (ML) və dərin öyrənmə (DL) kimi mövcud metodlar irəliləyiş əldə etsə də, onlar tez-tez vacib xüsusiyyətləri ələ keçirmək və məhdud məlumatları effektiv şəkildə idarə etmək üçün mübarizə aparırlar. Bu narahatlıqları həll etmək üçün bu iş məlumat dəstini balanslaşdırmaq üçün dərin konvulsiv generator rəqib şəbəkəsi (DCGAN) istifadə edərək əlavə MRI şəkillərinin yaradılması ilə başlayaraq birləşmiş yanaşma təklif edir. Bu şəkillərdən xüsusiyyət çıxarılması InceptionV3 modelindən istifadə edərək həyata keçirilir. Bu xüsusiyyətlər daha sonra Piramida diqqət şəbəkəsi (PAN) ilə gücləndirilir və bu da məlumatların ən müvafiq hissələrinə diqqət yetirməyə kömək edir. Nəhayət, təkmilləşdirilmiş xüsusiyyətlər, təsnifat performansını yaxşılaşdırmaq üçün kvant ilhamlı ML texnikalarından istifadə edən amplitud kodlaşdırma ilə Variational Quantum Classifier (VQC) istifadə edərək təsnif edilir. Bu boru kəmərinin ümumi dəqiqliyi 82,04% idi və bu, əvvəlki modellərdən daha yaxşı idi. Nəticələr, MRI skanlarından PD təsnifatı üçün hibrid çərçivə daxilində kvant ilhamlı modellərin inteqrasiya edilməsinin mümkünlüyünü göstərir.
Dərin konvulsiv generativ rəqib şəbəkəsi
Qradinq ağırlaşdırılmış sinif aktivləşdirilmə xəritəsi
Neuroimaging İnformasiya Texnologiyaları Təşəbbüsü
Parkinson's Integrative Diagnostic Gateed Network
Parkinson'un dəqiqlik tibbi təşəbbüsü
Xülasə — davamını mənbədə oxuyun.
