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

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

本研究的主要目标是使用机器学习技术中的随机森林分类器等方法精确识别阿尔茨海默病，使用其中 30 个指标中的 4 个指标，成功地在近 94% 的病例中识别出该病。

Dec, 2022

通过对 ADNI 数据集所得的 PET 扫描图像进行深入研究，本文使用了 VGG16、AlexNet 和一个自定义的卷积神经网络（CNN）模型来将阿尔茨海默病分类为控制正常组（CN）、进展性轻度认知障碍组（pMCI）、稳定性轻度认知障碍组（sMCI）和阿尔茨海默病组（AD），最后采用融合技术改进了模型的整体结果，结果显示使用深度学习模型区分 MCI 患者的平均准确率为 93.13%，AUC 为 94.4%。

Mar, 2024

本文探讨了使用机器学习预测阿尔茨海默病恶化的能力，并在 Alzheimers Disease Neuroimaging Initiative 的数据集上使用了六种机器学习模型。最后展示了对两组数据的预测效果，即针对健康组和轻微认知障碍组的恶化预测，分别使用了 CART 和 Elastic Net 获得了较好的结果。

Jun, 2023

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

本文研究了机器学习算法在预测痴呆症中的稳定性，并发现支持向量机和朴素贝叶斯算法是最稳定的算法，在使用信息增益方法进行特征选择时比主成分分析更有效。

Sep, 2022

阿尔茨海默病在全球范围内的患病率不断增加，然而目前基于推荐生物标记的诊断方法只在专科诊所中提供。基于血液的生物标记物可以作为早期诊断该疾病的易获得、低成本的方法。本文回顾了阿尔茨海默病中脑免疫系统相互作用的研究进展，概述了利用现代组学技术探索血液免疫系统相关生物标记物的机器学习和机械建模方法。

Dec, 2023

通过分析 2008 年至 2023 年间基于深度学习技术和强化学习的阿尔茨海默病诊断论文，发现深度学习方法具有提取特征并具有良好准确度对阿尔茨海默病进行分类的巨大能力，需要探索 DRL 在痴呆症检测领域的应用。

Apr, 2023

该研究提出了一种使用脑部 MRI 数据分析进行阿尔茨海默病检测和分类的方法，通过卷积神经网络的组合在 OASIS 数据集上展现出卓越的性能。

Dec, 2017