Abstrakt. Effektivt utnyttjande av heterogena multimodala data för diagnostisering och prognos av Alzheimers sjukdom (AD) har alltid hindrats av ofullständiga data. En metod för att hantera detta är låg rank matris avslutning (LRMC), som samtidigt imputerar saknade data funktioner och målvärden av intresse. Även om LRMC ger rimliga resultat, det implicit väger funktioner från alla metoder lika, ignorera skillnaderna i diskriminerande kraft funktioner från olika former. I detta dokument föreslår vi stabilitetsviktade LRMC (swL-RMC), en LRMC-förbättring som vikter och modaliteter utifrån deras betydelse och tillförlitlighet. Vi introducerar en metod, kallad stabilitet viktning, för att använda subsampling tekniker och resultat från en rad hyper-parameter av glesa funktionsinlärning för att få en stabil uppsättning av vikter. Inkorporera dessa vikter i LRMC, kan swLRMC bättre redogöra för skillnader i funktioner och metoder för att förbättra diagnos. Experimentella resultat bekräftar att den föreslagna metoden överträffar den konventionella LRMC-metoden, den funktionsbaserade LRMC-metoden och andra toppmoderna metoder.
Metoden i REF använder stabilitetsviktad matriskomplettering med låga rankvärden för att imputera saknade värden i MRT- och PET-funktioner samt neuropsykologiska tester.
Stability-Weighted Matrix Completion of Incomplete Multi-modal Data for Disease Diagnosis
{'venue': 'Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention', 'journal': 'Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}