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Alzheimer's Disease: Overview01:26

Alzheimer's Disease: Overview

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Alzheimer's Disease (AD) is a continually advancing neurodegenerative disorder, distinguished by escalating memory loss, cognitive dysfunction, and dementia. The disease unfolds in three stages: preclinical, mild cognitive impairment (MCI), and dementia. Its onset is insidious, and the progression gradual, with the cause not well explained by other disorders.
The clinical diagnosis of AD hinges on the presence of memory and other cognitive impairments. Biomarkers, such as changes in Aβ...
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Alzheimer's Disease: Treatment01:22

Alzheimer's Disease: Treatment

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Alzheimer's Disease (AD), a neurodegenerative disorder, is pathologically identified by amyloid plaques and neurofibrillary tangles composed of tau protein. AD pharmacotherapy aims to manage cognitive symptoms, delay disease progression, and treat behavioral symptoms. The treatment is primarily symptomatic and palliative, with no definitive disease-modifying therapy available. Cholinesterase inhibitors, including donepezil (Aricept), rivastigmine (Exelon), and galantamine (Razadyne), are...
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Alzheimer Disease l: Introduction01:29

Alzheimer Disease l: Introduction

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Alzheimer disease is a chronic, progressive, and irreversible neurodegenerative disorder and the most common cause of dementia in older adults. It leads to gradual neuronal loss, causing cognitive decline, behavioral changes, and loss of functional independence.Risk Factors and EtiologyThe disease is multifactorial. Age is the strongest risk factor, with prevalence doubling every 5 years after age 65. Genetic factors include mutations in genes such as APP, PSEN1, and PSEN2, which are associated...
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Dementia l: Introduction01:22

Dementia l: Introduction

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Dementia is an acquired, progressive syndrome characterized by a decline in multiple cognitive domains severe enough to impair daily functioning and reduce independence. Although memory loss is a central feature, the diagnosis requires additional deficits involving language, executive function, visuospatial skills, judgment, calculation, or abstract reasoning. These cognitive impairments reflect underlying neurodegenerative or vascular processes that gradually disrupt neuronal networks...
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Detección de Alzheimer basada en el sexo utilizando ResNet-50 y el algoritmo binario de libélula en neuroimagen

Muhammad Ikram Ul Haq1,2, Waqas Haider Bangyal3, Arfan Jaffar1

  • 1Department of Software Engineering, Superior University, Lahore, Pakistan.

Frontiers in artificial intelligence
|December 24, 2025
PubMed
Resumen

Este estudio presenta un modelo de detección de Alzheimer basado en el sexo utilizando datos de resonancia magnética funcional y aprendizaje automático. El modelo GRDN logró una precisión del 94,8 % en la identificación de Alzheimer en hombres, lo que resalta la importancia del sexo en el diagnóstico.

Palabras clave:
ADNIEnfermedad de AlzheimerRMfsexopreentrenado

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Área de la Ciencia:

  • Neurociencia
  • Imagenología Médica
  • Inteligencia Artificial

Sus antecedentes:

  • La enfermedad de Alzheimer (EA) es un trastorno neurodegenerativo progresivo con un inicio silencioso, lo que dificulta el diagnóstico temprano.
  • La investigación existente muestra que el riesgo de EA varía según el sexo, la edad, la raza y la etnia, pero faltan estudios basados en el sexo.
  • El diagnóstico preciso de Alzheimer requiere algoritmos sofisticados para detectar cambios sutiles en el cerebro.

Objetivo del estudio:

  • Proponer y evaluar un modelo de detección de Alzheimer basado en el sexo (GRDN) utilizando imágenes de resonancia magnética funcional (RMf).
  • Explorar el impacto del sexo en la precisión de la detección de Alzheimer utilizando aprendizaje automático.
  • Mejorar el rendimiento del clasificador en grupos subrepresentados mediante técnicas de equilibrio de datos.

Principales métodos:

  • Se utilizaron datos de RMf del conjunto de datos de la Iniciativa de Neuroimagen de la Enfermedad de Alzheimer (ADNI).
  • Se empleó una red generativa adversaria (GAN) para el equilibrio de datos y una arquitectura ResNet-50 para la extracción de características.
  • Se aplicó el algoritmo binario de libélula (BDA) para la selección de características, seguido de cinco clasificadores de aprendizaje automático.

Principales resultados:

  • El aumento del tamaño del conjunto de características se correlacionó con una mejora en la precisión de la clasificación.
  • El clasificador fineKNN logró una alta precisión del 94,8 % para el grupo masculino con un conjunto de características de 450.
  • El modelo propuesto demostró un rendimiento constante en diferentes grupos de estudio, superando a otros modelos.

Conclusiones:

  • El modelo GRDN muestra un potencial significativo para la detección de Alzheimer basada en el sexo.
  • La ingeniería y selección de características son cruciales para mejorar la precisión diagnóstica en Alzheimer.
  • Se justifica una mayor investigación sobre los factores de riesgo específicos del sexo y los enfoques diagnósticos.