Sammanfattning Nyligen har det funnits stora intressen för datorstödd diagnos av Alzheimers sjukdom (AD) och dess prodromala stadium, mild kognitiv försämring (MCI). Till skillnad från de tidigare metoderna som ansågs enkla låg nivå funktioner som grå materia vävnadsvolymer från MRT, och genomsnittliga signalintensiteter från PET, i detta papper, föreslår vi en djupinlärning baserad latent funktion representation med en staplad auto-encoder (SAE). Vi anser att det finns latenta icke-linjära komplicerade mönster som ingår i de lågnivåfunktioner som relationer mellan funktioner. Att kombinera latent information med originalfunktionerna hjälper till att bygga en robust modell i AD/MCI-klassificeringen, med hög diagnostisk noggrannhet. Dessutom, tack vare den oövervakade egenskapen hos förutbildningen i djupinlärning, kan vi dra nytta av de mål-orelaterade prov för att initiera parametrar för SAE, på så sätt hitta optimala parametrar i finjustering med mål-relaterade prover, och ytterligare förbättra klassificeringsprestanda över fyra binära klassificeringsproblem: AD vs. friska normal kontroll (HC), MCI vs. HC, AD vs. MCI, och MCI Converter (MCI-C) vs. MCI non-converter (MCI-NC). I våra experiment på ADNI dataset, validerade vi effektiviteten av den föreslagna metoden, visar noggrannheten av 98.8, 90.7, 83.7, och 83.3% för AD/HC, MCI/ HC, AD/MCI, och MCI-C/MCI-NC klassificering, respektive. Vi tror att djupinlärning kan sprida nytt ljus över neuroimaging data analys, och vårt arbete presenterade tillämpligheten av denna metod för hjärnsjukdom diagnos.
Till exempel använde REF en staplad auto-encoder för att hitta icke-linjära relationer mellan grå materia volymer av hjärnregioner.
Latent feature representation with stacked auto-encoder for AD/MCI diagnosis
{'venue': 'Brain Structure and Function', 'journal': 'Brain Structure and Function', 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Medicine']}