Sikta. Alzheimers sjukdom (AD) är en kronisk neurodegenerativ sjukdom. På senare tid har dataforskare utvecklat olika metoder för tidig upptäckt baserade på datorseende och maskininlärningsteknik. Metod. I denna studie föreslog vi en ny AD-detektionsmetod genom förskjutningsfält (DF) uppskattning mellan en normal hjärna och en AD-hjärna. DF behandlades som AD-relaterade funktioner, reducerade av huvudkomponentanalys (PCA), och slutligen matas in i tre klassificeringar: stödvektor maskin (SVM), generaliserade eigen value proximal SVM (GEPSVM) och tvilling SVM (TSVM). Den 10-faldiga korsverifieringen upprepas 50 gånger. Resultat. Resultaten visade att "DF + PCA + TSVM" uppnådde noggrannheten 92,75 ± 1,77, känsligheten 90,56 ± 1,15, specificiteten 93,37 ± 2,05 och precisionen 79,61 ± 2,21. Detta resultat är bättre än eller jämförbart med inte bara de två andra föreslagna metoderna, utan också med tio toppmoderna metoder. Dessutom upptäcker vår metod att AD är relaterad till följande hjärnregioner som avslöjas i nyligen publicerade publikationer:
Zhang och Wang REF uppskattade förskjutningsfältet (DF) mellan en AD-hjärna och en normal hjärna.
Detection of Alzheimer’s disease by displacement field and machine learning
{'venue': 'PeerJ', 'journal': 'PeerJ', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}