การเปรียบเทียบประสิทธิภาพด้วยเครือข่ายประสาทเทียมจากการกำหนดค่าการเรียนรู้แบบต่างๆ สำหรับจำแนกภาพประเภทโรคอัลไซเมอร์ในมนุษย์

บทคัดย่อ

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์ในการจำแนกภาพโรคอัลไซเมอร์ในมนุษย์ ผ่านโปรแกรมทีชเอเบิล แมชชีนที่ใ ช้เป็นเครื่อ งมือสำหรับการเรียนรู้ด้ว ยเครื่อ งจักรเพื่อดำเนินการจำแนกภาพของ โรคอัลไซเมอร์แต่ละระดับ ได้แก่ สมองไม่เสื่อม, สมองเสื่อมเล็กน้อยมาก, สมองเสื่อมเล็กน้อย และ สมองเสื่อมปานกลาง จำนวนทั้งหมด 33,984 ภาพ สำหรับใช้เป็นข้อมูลชุดเรียนรู้ ร้อยละ 85 และ ข้อมูลชุดทดสอบร้อยละ 15 โดยใช้กระบวนการเรียนรู้ด้วยเครื่องจักรแบบมีผู้สอนด้วยวิธีเครือข่าย ประสาทเทียม เพื่อสร้างแบบจำลองที่สามารถแยกแยะความแตกต่างระหว่างภาพที่มีลักษณะแตกต่าง กัน ซึ่งจากผลการวิจัย พบว่าโปรแกรมทีชเอเบิลแมชชีนมีอัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพในการจำแนก ภาพโรคอัลไซเมอร์ในมนุษย์ ด้วยค่าความถูกต้องที่ดีที่สุดเท่ากับร้อยละ 89.75 ด้วยการกำหนดค่า Batch Size เท่ากับ 16, Epochs เท่ากับ 150 และ Learning rate เท่ากับ 0.001