title: Predicting Alzheimer's disease by means of deep learning
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Козубова Ксения Вячеславовна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Kozubova Ksenia Vaceslavovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Асатурян Виктория Георгиевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Asaturan Viktoria Georgievna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Гончарова Анастасия Борисовна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Goncarova Anastasia Borisovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2024-07-25T11:48:40Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2024-07-25T11:48:40Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2024
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 080171
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/46055
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе решается задача классификации МРТ изображений 
  мозга с целью определения отсутствия или наличия признаков болезни 
  Альцгеймера по изображениям.
  Целью работы является создание модели, предсказывающей стадию 
  болезни Альцгеймера по МРТ изображениям.
  Вначале рассматриваются факторы риска возникновения болезни Альцгеймера.
  Далее рассматриваются работы, в которых представлены различные применения современных 
  алгоритмов искусственного интеллекта в диагностике БА, а также представлен обзор исследований методов и биомаркеров прогнозирования прогрессирования болезни Альцгеймера на основе 
  мультимодальной МРТ.
  Набор данных
  Данные состоят из 6400 изображений МРТ в формате .jpg. Данные 
  содержат четыре класса изображений, как для обучения, так и для 
  тестирования. Для прогнозирования болезни Альцгеймера использовалась YOLOv8, с её помощью были решены следующие  задачи:
  1. Подготовлены необходимые библиотеки и создана виртуальная среда.
  2. Подготовлены данные, в том числе созданы файлы аннотации в формате YOLO для набора данных.
  3. Создан конфигурационный файл.
  4. Обучена модель.
  5. Запущена модель и оценены результаты на тестовом 
  множестве
  В процессе обучения было выбрано 10 
  эпох. И в итоге разработана модель классификации МРТ изображений, 
  результаты на тестовом множестве составляют: точность обнаружения 
  объектов (P): 99.5%, полнота обнаружения объектов (R): 99.5%, средняя точность по классам (mAP50): 99.5%. 
  Предложенная модель может быть 
  использована для внедрения с системы поддержки принятия врачебных решений.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This paper addresses the problem of classifying MRI brain images 
  of the brain in order to determine the absence or presence of signs of Alzheimer's disease from images.
  The aim of the work is to create a model that predicts the stage of Alzheimer's disease from MRI images.
  Risk factors for Alzheimer's disease are first reviewed.
  Next, we review papers that present various applications of modern artificial intelligence algorithms in the diagnosis of Alzheimer's disease. 
  artificial intelligence algorithms in the diagnosis of AD, and a review of research on methods and biomarkers for predicting the progression of Alzheimer's disease based on multimodal MRI is presented. 
  multimodal MRI.
  Data set
  The data consists of 6400 MRI images in .jpg format. The data contains four classes of images for both training and testing. YOLOv8 was used to predict Alzheimer's disease and the following problems were solved using it:
  1. Prepared the necessary libraries and created a virtual environment.
  2. Prepared the data, including creating annotation files in YOLO format for the dataset.
  3. A configuration file was created.
  4. trained the model.
  5. Ran the model and evaluated the results on a test set
  In the training process, 10 epochs were selected. And finally MRI image classification model is developed, 
  the results on the test set are: object detection accuracy (P): 99.5%, object detection completeness (R): 99.5%, average accuracy per class (mAP50): 99.5%. 
  The proposed model can be used for implementation with a medical decision support system.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Болезнь Альцгеймера
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: глубокое обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: датасет
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: архитектура YOLOv8
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: факторы риска
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: мультимодальная МРТ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: аугментация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: файлы аннотаций
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: валидационные данные
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: точность обнаружения объектов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Alzheimer's disease
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: deep learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: dataset
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: YOLOv8 architecture
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: risk factors
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: multimodal MRI
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: augmentation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: annotation files
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: validation data
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: object detection
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Predicting Alzheimer's disease by means of deep learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Прогнозирование болезни Альцгеймера с использованием глубокого обучения
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_Asaturan.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46055/2/VKR_Asaturan.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 743,9 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_naucnogo_rukovoditelaAsaturan.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46055/3/reviewSV_Otzyv_naucnogo_rukovoditelaAsaturan.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 388,02 kB
resources.filename: reviewSV_st080171_Asaturan_Viktoria_Georgievna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46055/4/reviewSV_st080171_Asaturan_Viktoria_Georgievna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 4,29 kB