通过 AI 技术应用于神经影像数据，潜在改善早期阿尔茨海默病的诊断、预后及管理。解决数据标准化、模型可解释性、泛化性、临床整合和道德考虑等挑战对于实现 AI 在阿尔茨海默病研究和临床实践中的完全潜力至关重要。研究者、临床医生和监管机构的合作努力是为了开发可靠、稳健和道德的 AI 工具，造福于阿尔茨海默病患者和社会所必需的。

Jun, 2024

阿尔茨海默病是一种影响老年人认知和运动功能的进展性神经退行性疾病，通过磁共振成像这种易于接触的方法早期检测阿尔茨海默病对于开发有效干预措施至关重要。本研究旨在对选择基于磁共振成像的生物标志物和将个体区分为健康对照和表现出 5 年内轻度认知损伤的不稳定对照的机器学习技术进行全面分析。该研究利用阿尔茨海默病神经信息学计划（ADNI）和开放获取系列成像研究 3（OASIS-3）的磁共振成像数据，主要关注健康对照和不稳定对照参与者。结果显示高斯朴素贝叶斯和 RusBoost 分类器在 ADNI 数据集上表现最佳，准确率分别达到 76.46% 和 72.48%。对于 OASIS-3 数据集，核朴素贝叶斯和 RusBoost 在 64.66% 至 75.71% 的范围内获得准确率，而在年龄匹配的数据集中进一步提高。计算得出早期认知衰退期间颞内侧皮层、海马体、侧脑室和外侧眶额叶等脑区受到显著影响。尽管存在样本规模较小等限制，本研究的数据协调方法增强了生物标志物选择的稳健性，预示着这种半自动机器学习工作流程在使用磁共振成像进行早期阿尔茨海默病检测方面的潜力。

May, 2024

使用量子计算技术和人工智能方法，对老年人的手写数据进行早期阿尔茨海默病诊断，取得了 0.75 的准确率。

Sep, 2023

阿尔茨海默病（AD）是认知能力逐渐下降的最常见的痴呆形式之一。本研究采用结构和功能性 MRI 探究了疾病引起的灰质和功能网络连接变化，并引入基因 SNP 作为第三个通道。我们提出了一种基于深度学习的分类框架，使用 Cycle GAN 生成模块来填补潜在空间中的缺失数据。通过整合梯度的可解释 AI 方法，提取了输入特征的相关性，增强了对学习表示的理解。实验结果表明，我们的模型能够在 CN/AD 分类中达到 SOA，平均测试准确率为 0.926±0.02。对于 MCI 任务，使用预训练模型进行 CN/AD 预测的平均准确率为 0.711±0.01。解释性分析揭示了与 AD 相关的皮层和皮下脑区的重要灰质调节，并确定了感觉运动和视觉静息态网络连接的损伤以及与淀粉样蛋白和胆固醇形成和清除调控相关的生物过程的 SNP 突变作为性能的贡献因素。总体而言，我们的综合深度学习方法在 AD 检测和 MCI 预测方面显示出潜力，同时为重要的生物学洞察提供了新的见解。

Jun, 2024

采用 RF、SVM 和 CNN 算法，并利用分水岭分割从 MRI 图像中提取特征，我们提出了一种对痴呆的四个阶段进行分类的方法。结果显示，具有分水岭特征的 SVM 具有 96.25% 的令人印象深刻的准确率，超过其他分类方法。该方法在 ADNI 数据集上评估，并观察到分水岭分割的引入有助于模型的改进性能。

Nov, 2023

提出了一种集成声学、认知和语言特征的多模式系统，使用带时间特征的专业人工神经网络以检测阿尔茨海默病和其严重程度，并在 ADReSS 挑战数据集上获得了 83.3％的精度并在 DementiaBank Pitt 数据库上获得了 88.0％的分类精度，验证了无意识语音的通用性和可移植性。

Aug, 2020

老年痴呆症是一种以认知障碍和记忆损失为特征的进行性神经障碍。本文旨在探索多种模态及其融合方法，提高早期诊断和干预老年痴呆症的效果。

Oct, 2023

研究老龄化人口与阿尔茨海默病的关系，通过深度学习和多模态信息，基于大脑 MRI 扫描预测疾病阶段，早期检测和治疗。

Nov, 2023

量子机器学习能够在健康领域中进行高效解决大数据集问题，此研究将其应用于阿尔茨海默病的诊断，并发现量子和经典算法在分类任务中表现相似，甚至有时量子方法表现更好，为将来在早期筛查诊断方面开发新的量子机器学习应用铺平了道路。

May, 2024

本文研究了自动分类方法的主要趋势，探讨了卷积神经网络和 MRI 在海马区 ROI 上融合的痴呆症诊断算法，以及通过数据增强来平衡不同大小的类别对分类结果的影响。

Jan, 2018