• Viện Tiến tiến về Kỹ thuật và Công Nghệ (AVITECH)

  • Xê-mi-na khoa học

    22/09/2020: ThS. Phạm Minh Tuấn (Aix-Marseille University, France), AutoEncoder-Based Feature Ranking for Alzheimer Disease Classification using PET Image

    Alzheimer Disease (AD) is becoming a major type of neurodegenerative brain disease in elderly people. Early detection and diagnosis of AD is of crucial importance for developing treatments. Fluorodeoxyglucose positron emission tomography (FDG-PET) is one of the most effective biomarkers which helps to diagnose AD early. One major challenge of PET-based classification is the very high dimensionality of image features. To address this problem, dimensionality reduction could be used. In this work we propose a method for selecting the most important features from PET images. More specifically, PET images are mapped into region of interest (ROI) using an anatomical atlas. Then multiple AutoEncoder (AE) are trained and fine-tuned with softmax. After that, the connection weights learned from AEs are used to rank ROIs according to the total contribution of ROIs to the networks. To improve the ranking results, we proposed a 2-phases feature ranking method which is able to rank and select the most important ROIs. Lastly, the topranked ROIs are then input into a support vector machine (SVM) classifier. In experiments on Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) dataset, the proposed method significantly improves the accuracy of the classifier when compared to other popular feature ranking methods such as: Fisher score, Tscore, Conditional Mutual Information Maximization (CMIM), Lasso.

    Speaker: ThS. Phạm Minh Tuấn, Aix-Marseille University

    Time: 2020-09-22 00:00:00

    Venue: Webinar – Microsoft Teams

    speaker

    Pham Minh Tuan is a graduate student of University of Engineering and Technology (UET), Vietnam National University (VNU). He received a B.Sc. degree in Information Technology from UET-VNU in 2016. After that, he worked as a research engineer (Machine Learning, Data Mining) for 2 years. Currently, he is an exchange student at Aix-Marseille University and working as an intern at Fresnel Institute, in Marseille, France. His research interests include Machine Learning for Neural Imaging, Deep Learning, Data Mining for Social Networks, and Healthcare.

    Cùng chuyên mục

    11/04/2024: TS. Đặng Trần Bình (Bộ môn Khoa học máy tính), Tương tác giữa thông tin chủ đề và Thông tin ngữ cảnh cho việc biểu diễn văn bản

    Trong hầu hết các ứng dụng, việc hiểu và biểu diễn văn bản luôn đóng vai trò quan trọng, đặc biệt là trong xử lý tự động. Cùng với các đặc điểm bề mặt của từ, thông tin về chủ đề rất có ý nghĩa và cần thiết để cung cấp ý nghĩa ngữ cảnh […]

    11/04/2024: PGS.TS. Hoàng Văn Xiêm (Bộ môn Kỹ thuật Robot), Tương tác Người – Robot: Thách thức và cách tiếp cận mới

    Công nghệ Robot đã và đang đóng vai trò quan trọng việc định hình sự phát triển của cuộc cách mạng công nghiệp 4.0. Cùng với trí tuệ nhân tạo – AI, công nghệ Robot mang lại nhiều cải tiến cho lĩnh vực tự động hóa nói riêng và các hoạt động phát triển kinh […]

    07/03/2024: Nguyễn Văn Phi (Viện Trí tuệ nhân tạo), Mô hình tạo sinh cho dữ liệu y tế

    Một trong những vấn đề lớn của xử lý ảnh y tế là việc thiếu hụt dữ liệu gắn nhãn do chi phí, thời gian và sự sai lệch trong nhãn của các chuyên gia. Mô hình phân tán (Diffusion models) có khả năng sinh dữ liệu một cách chân thực bằng cách mô phỏng […]