阿尔茨海默病检测研究:多模式数据的视角
Farzaneh Dehghani1, Reihaneh Derafshi1, Joanna Lin2
1Biomedical Engineering Department, University of Calgary, Canada.
Yearbook of medical informatics
|April 8, 2025
概括
本综述探讨了使用信号,成像和电子医疗记录 (EMR) 检测阿尔茨海默病 (AD) 的计算机辅助诊断 (CAD). 医学成像,特别是MRI,是最常见的,但数据稀缺等挑战阻碍了可靠的早期AD诊断.
科学领域:
- 神经退行性疾病研究
- 医学成像分析分析 医学成像分析
- 医疗保健中的人工智能
背景情况:
- 阿尔茨海默病 (AD) 是一种进展性神经退行性疾病.
- 准确及时诊断AD对于患者管理至关重要.
- 计算机辅助诊断 (CAD) 系统为自动化AD检测提供了潜力.
研究的目的:
- 审查用于自动检测阿尔茨海默病的CAD系统.
- 专注于各种数据类型:信号,传感器,医学成像和电子医疗记录 (EMR).
- 识别自动化AD诊断的挑战和未来方向.
主要方法:
- 从2022-2023年开始对自动化AD检测进行文献综述.
- 数据资源,预处理和学习方法的分析.
- 评估模型性能指标和识别挑战.
主要成果:
- 医学成像,特别是MRI,是AD检测最普遍的数据类型.
- 电子医疗记录 (EMR) 更多地用于AD预测而不是检测.
- 关键的挑战包括数据稀缺,偏见,不平衡的数据集和缺乏可解释性.
结论:
- 自动AD检测的进展正在进行中.
- 提高模型可信度,性能和数据集成是必不可少的.
- 改进的CAD工具对于在临床实践中可靠的早期AD检测至关重要.
