对阿尔茨海默病诊断中的深度学习技术进行全面的审查

科学领域:

• 神经学 神经学
• 人工智能的人工智能
• 生物医学工程 生物医学工程

背景情况:

• 阿尔茨海默病 (AD) 是一种进展性神经系统疾病,导致认知和身体衰退,主要影响老年人.
• 准确和早期诊断AD对于有效的管理和治疗至关重要.
• 机器学习,特别是深度学习 (DL),正在成为早期AD风险评估的强大工具.

研究的目的:

• 为深度学习 (DL) 方法提供全面的审查,以自动化早期阿尔茨海默氏症 (AD) 诊断.
• 探索在AD检测中使用的各种生物标志物和DL算法.
• 讨论ADNI和OASIS等数据集在AD研究中的实用性.

主要方法:

• 对应用到阿尔茨海默病 (AD) 诊断中的深度学习 (DL) 技术的文献综述.
• 阿尔茨海默病过渡性神经学 (ATN) 生物标志物的分类.
• 系统地描述DL算法,包括DNN,CNN,RNN,k-NN,DBM和DBN.
• 分析广泛使用的数据集,如ADNI和OASIS.

主要成果:

• 深度学习 (DL) 技术在自动化早期诊断阿尔茨海默病 (AD) 方面显示出巨大潜力.
• 各种DL算法和生物标志物正在用于早期AD评估.
• 性能指标,如AUC值和准确度,在不同的DL方法和数据集中有所不同.

结论:

• 深度学习 (DL) 为早期发现阿尔茨海默病 (AD) 提供了先进的功能.
• 需要进一步的研究和对DL技术的批判性评估,以提高诊断的准确性和有效性.
• 未来的趋势指向整合多样化的数据模式和改进DL算法,以改善AD预测.