MRIを用いたパーキンソン病の分類のための2D及び3D深層学習モデルの比較分析: 畳み込みKolmogorov-Arnold ネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、グラフ畳み込みネットワークの比較

MRIデータを用いたパーキンソン病の分類において、畳み込みKolmogorov-Arnoldネットワーク(ConvKAN)は従来の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)やグラフ畳み込みネットワーク(GCN)と比較して優れた性能を示した。特に3次元ConvKANモデルは、データセット間の一般化性能が高く、早期パーキンソン病の検出に有効であることが示された。