@article { author = {Razavi, Firouzeh and Tarekh, Mohammad Jafar and Alborzi, Mahmood}, title = {Diagnosis and classification of Alzheimer's disease by 3 D Residual Block}, journal = {medical journal of mashhad university of medical sciences}, volume = {62}, number = {ویژه (روانشناسی)}, pages = {1748-1755}, year = {2020}, publisher = {}, issn = {1735-4013}, eissn = {2008-2673}, doi = {10.22038/mjms.2019.14993}, abstract = {abstract Introduction: In recent years, many studies have been done to analyze brain diseases in order to identify brain diseases that have a significant role in creating diagnostic intelligent systems. among the different methods of machine learning, deep learning based methods in recent years have been a wide application of the development of intelligent systems, which resulted in the creation of powerful systems for diagnosis of disease. Method: In this study, the diagnosis of Alzheimer's patients with deep learning neural network is based on method of 3- D Residual  Block. the training and test procedure presented by ADNI data set   Results: The results showed that the output of this Method were conducted in comparison to the proposed methods, accuracy of diagnose and classification of Alzheimer's disease. Conclusion: the findings of the present study showed that the machine learning with deep learning methods can diagnose Alzheimer's disease sooner than doctors.}, keywords = {Alzheimer's disease,Deep learning,3-Dimensional Residual Block}, title_fa = {تشخیص و طبقه بندی بیماری آلزایمر با بلوک‌های رسوبی سه بعدی}, abstract_fa = {مقدمه: در سال‎های اخیر مطالعات فراوانی برای تجزیه و تحلیل مغز به منظور تشخیص بیماری‎های مغزی انجام شده است که تکنیک‌های یادگیری ماشین نقش به سزایی در ایجاد سیستم‎های هوشمند تشخیصی ایفا کرده‌اند. از بین روش‎های مختلف یادگیری ماشین، روش‎های مبتنی بر یادگیری عمیق در سال‎های اخیر کاربرد گسترده‌ای در ایجاد سیستم‎های هوشمند دستیار پزشکی داشته است که به ایجاد سیستم‌های قدرتمندی جهت تشخیص بیماری منتج شد.روش کار: در این پژوهش تشخیص بیماران آلزایمری با شبکه عصبی یادگیری عمیق مبتنی بر  بلوک‌های رسوبی سه بعدی ارایه شده است. همچنین روند آموزش و تست روش ارائه شده توسط مجموعه داده ADNI انجام پذیرفت.نتایج: نتایج حاصل از خروجی این روش در مقایسه با روش‌های ارائه شده در پژوهش‌های قبلی با دقت بالایی عملیات تشخیص و طبقه بندی بیماران آلزایمری انجام گردید.نتیجه‌گیری: یافته‌های پژوهش حاضر بیانگر آن بودند که یادگیری ماشین با روش‌های یادگیری عمیق می‌تواند زودتر از پزشکان، بیماری آلزایمر را تشخیص دهد.}, keywords_fa = {بیماری آلزایمر,یادگیری عمیق,بلوک‌های رسوبی سه بعدی}, url = {https://mjms.mums.ac.ir/article_14993.html}, eprint = {https://mjms.mums.ac.ir/article_14993_f1e05e565fadf2a1ee07551eac8175d0.pdf} }