Sep, 2023

通过拓扑机器学习从脑脊液的拉曼光谱检测阿尔茨海默病

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TL;DR通过拉曼光谱和拓扑分析结合，从脑脊液样本中提取的拓扑描述符，可以有效地区分阿尔茨海默病以及支持其亚型的特征化。
发现论文，激发创造
  • 仅使用脑脊液生物标志，基于机器学习进行阿尔茨海默病分期分类

    使用机器学习模型基于脑脊液生物标志物水平对阿尔茨海默病不同阶段进行分类，并证明集成提升树和逻辑回归提供了二元分类的最高准确性，而集成袋装树对多类分类表现出更好的准确性。

    Jan, 2024

  • 基于主成分分析和机器学习的阿尔茨海默病辅助诊断系统

    通过使用人工神经网络和支持向量机作为分类器，以及主成分分析作为特征提取技术，这篇论文研究了基于机器学习的方法在阿尔茨海默病检测和分类中的性能，并表明这种组合方案在准确度和优势方面取得了显著成果。

    Apr, 2024

  • 利用机器学习方法识别阿尔茨海默病痴呆程度

    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

  • 基于 3D CNN 的 sMRI 和 MD-DTI 图像分类，用于阿尔茨海默病研究

    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

  • 结构注重型神经退行性卷积神经网络用于阿尔茨海默病建模与分类

    该研究提出了一种结合了伽玛校正和脑结构专注的神经退化卷积神经网络（SNeurodCNN）的机器学习框架，用于区分早期阿尔茨海默病（AD）和轻度认知障碍（MCI），通过实验证明该模型在诊断及特定脑区变化的准确性、特异性和敏感性方面表现出色，成为早期 AD 诊断的潜在大脑结构变化数字生物标志物。

    Jan, 2024

  • 基于机器学习的阿尔茨海默病智能诊断

    该研究基于阿尔茨海默病神经影像计划（ADNI）数据集，旨在探讨阿尔茨海默病的早期检测和疾病进展。通过创新的数据预处理策略，包括使用随机森林算法填补缺失数据，处理异常值和无效数据，从而充分挖掘和利用有限的数据资源。通过 Spearman 相关系数分析，我们确定了一些与 AD 诊断强相关的特征。我们构建并测试了三个机器学习模型：随机森林、XGBoost 和支持向量机（SVM）。其中，XGBoost 模型在诊断性能方面表现最佳，准确率达到 91%。总体而言，该研究成功克服了缺失数据的挑战，并为阿尔茨海默病的早期检测提供了有价值的见解，展示了其独特的研究价值和实际意义。

    Feb, 2024

  • 识别早期轻度认知障碍的解剖生物标志物的机器学习方法

    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

  • 基于 MRI 的深度学习在阿尔茨海默病诊断中的应用

    阿尔茨海默病（Alzheimer's disease）是一种最常见的神经系统痴呆症，通过磁共振成像技术结合深度学习算法可以早期诊断该病并确定病症特征，因此本研究分析了 2021 年至 2023 年之间基于磁共振成像的深度学习算法在 AD 诊断上的五项具体研究。

    Oct, 2023

  • 结构性 MR 和 FDG-PET 图像的多模态和多尺度深度神经网络用于早期诊断阿尔茨海默病

    本文提出了一个利用多模态和多尺度深度神经网络的新框架来早期诊断阿尔茨海默病，能够更好地表征人脑变化，并比现有文献的结果具有更好的区别能力。该方法在 3 年内预测致残的受试者的准确度为 85.68％。

    Oct, 2017

  • 用于解码阿尔茨海默病的可解释的多模态神经影像学 - 基因组学生成框架

    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