Classificazione multiclasse dell'Alzheimer/demenza utilizzando il Deep Learning

Questo libro esplora le strategie di Deep Learning per superare le sfide dello squilibrio tra le classi della classificazione multi-classe e dei problemi di multi-modalità nella diagnosi della malattia di Alzheimer e della demenza. Introduce modelli neurali ottimizzati con migliori tecniche di valorizzazione dei dati per migliorare l'accuratezza della classificazione supportando una diagnosi precoce e precisa utilizzando dati di risonanza magnetica PET genetici e clinici.Questo libro è una guida dettagliata per i ricercatori gli scienziati dei dati e gli esperti del settore sanitario che si concentrano sul rilevamento dell'Alzheimer basato sull'intelligenza artificiale. Offre spunti per la costruzione di modelli diagnostici avanzati efficienti e scalabili per le malattie neurodegenerative contribuendo a migliorare l'accuratezza e l'affidabilità della diagnosi precoce.