早期发现阿尔茨海默病:对机器学习技术的审查,以预测从轻度认知障碍到轻度认知障碍的过渡

科学领域:

• 神经科学和人工智能 人工智能
• 生物医学成像和机器学习

背景情况:

• 阿尔茨海默病 (AD) 是一种进展性神经退行性疾病,影响认知.
• 早期发现轻度认知障碍 (MCI) 转化为AD是及时干预的关键.
• 机器学习 (ML),特别是深度学习 (DL),显示出预测这种转换的潜力.

研究的目的:

• 审查和综合有关ML方法的当前研究,以预测MCI转化为AD痴呆的方法.
• 检查各种ML技术,包括DL和转移学习,应用于AD预测.
• 讨论在AD检测研究中使用的数据模式和特征提取方法.

主要方法:

• 系统审查关于ML的文献,以预测阿尔茨海默病的疾病.
• 分析使用磁共振成像 (MRI),正子发射断层扫描 (PET) 和其他生物标志物的研究.
• 检查各种ML算法,深度学习架构和功能工程技术.

主要成果:

• ML和DL模型在识别患有MCI转化为AD风险的个体方面显示出显著的前景.
• 多模式数据集成 (如MRI,PET) 往往可以提高预测准确度.
• 各种特征提取方法有助于预测模型的性能.

结论:

• 机器学习为早期检测阿尔茨海默病进展提供了一个强大的工具包.
• 需要进一步的研究来完善模型,验证不同队列的发现,并探索新的生物标志物.
• 本综述强调了关键的进展,并概述了人工智能驱动的阿尔茨海默氏症诊断的未来方向.